Support multi-statement inference for custom types
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- Vorherrschende Sprache
- Python
- Sterne
- 20.6k
- Forks
- 3.3k
- PR-Merge-Kennzahlen
- PR-Kennzahlen ausstehend
Beschreibung
Feature
Multi-statement inference as proposed in #254 and #1055 is supported for empty standard collection classes, like dict or list, but not for custom classes. Thus, an example such as https://mypy-play.net/?mypy=latest&python=3.10&gist=7df00fc3d8612804369dbad6b5cb973b fails.
My proposal is to allow user-defined generics to infer the generic from their first usage, so that the example work.
Pitch
This problem arose in the context of making a typed library compatible with scikit-learn (which currently is not typed). In scikit-learn, the actual data of a machine learning problem is not passed to the constructor of the object, but instead passed to the fit method (for training). Thus, if one wants to make a scikit-learn compatible object which is generic over the data accepted, one currently needs to provide the annotation, as Mypy won't infer the generic type from the call to fit. This is cumbersome for users, as most of them should benefit from the typing without altering the code to add superfluous annotations. It also obscures the examples, as adding annotations would confuse users not used to them.
Beitragsleitfaden
Erste Schritte
- Lies das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
- Schreib ins Issue, dass du es übernimmst — das erspart doppelte Arbeit.
- Forke das Repository und arbeite in einem Branch.
- Öffne einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.
Rechercherichtung
Der Issue nennt keine Repository-Dateien oder Tests. Reproduziere das verlinkte mypy-play-Beispiel und vergleiche das Verhalten von custom-generic mit der bestehenden Mehrfachanweisungs-Inferenz für leere dict und list; abgeschlossen ist die Arbeit, wenn custom-generic aus seiner ersten Verwendung inferiert wird und die Regressionstestabdeckung das Beispiel verifiziert.
Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.
Bewertung
- Tech-Stack
- python, scikit-learn
- Bereich
- devtools
- Issue-Typ
- Feature
- Schwierigkeit
- 5/5
- Geschätzter Aufwand
- Über eine Woche
- Aktivitätsstatus
- Veraltet
- Klarheit
- Größtenteils klar
- Anfängerfreundlichkeit
- 30/100