python / python/cpython

Add optional weights to random.sample()

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3.9 (EOL) stdlib type-feature
Lingua principale
Python
Stelle
77.2k
Fork
36k
Metriche di merge delle PR
Metriche PR in attesa

Descrizione

BPO 40569
Nosy @tim-one, @rhettinger, @mdickinson, @Cryvate, @dhdavvie
PRs
  • python/cpython#20014
  • Note: these values reflect the state of the issue at the time it was migrated and might not reflect the current state.

    Show more details

    GitHub fields:

    assignee = None
    closed_at = None
    created_at = <Date 2020-05-08.19:56:47.608>
    labels = ['type-feature', 'library', '3.9']
    title = 'Add optional weights to random.sample()'
    updated_at = <Date 2020-05-10.09:06:35.481>
    user = 'https://github.com/rhettinger'
    

    bugs.python.org fields:

    activity = <Date 2020-05-10.09:06:35.481>
    actor = 'dheiberg'
    assignee = 'none'
    closed = False
    closed_date = None
    closer = None
    components = ['Library (Lib)']
    creation = <Date 2020-05-08.19:56:47.608>
    creator = 'rhettinger'
    dependencies = []
    files = []
    hgrepos = []
    issue_num = 40569
    keywords = ['patch']
    message_count = 5.0
    messages = ['368458', '368559', '368562', '368565', '368573']
    nosy_count = 5.0
    nosy_names = ['tim.peters', 'rhettinger', 'mark.dickinson', 'cryvate', 'dheiberg']
    pr_nums = ['20014']
    priority = 'normal'
    resolution = None
    stage = 'patch review'
    status = 'open'
    superseder = None
    type = 'enhancement'
    url = 'https://bugs.python.org/issue40569'
    versions = ['Python 3.9']
    

    Guida per i contributori

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    Come iniziare

    1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
    2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
    3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
    4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

    Direzione di ricerca

    Inizia esaminando PR #20014 e l’entry point esistente random.sample() nella libreria standard di Python. Determina il comportamento previsto per i pesi opzionali e conferma che la funzionalità è completa quando il campionamento ponderato funziona senza pesi rimanendo compatibile con le versioni precedenti.

    Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

    Valutazione

    Stack tecnologico
    python
    Ambito
    backend
    Tipo di issue
    Funzionalità
    Difficoltà
    4/5
    Tempo stimato
    3-5 giorni
    Stato di attività
    Ferma
    Chiarezza
    Da chiarire
    Idoneità per principianti
    20/100

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