Clarification regarding dmypy and "one set of source files"

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Evaluación

Dificultad
2/5
Tiempo estimado
1-3 horas
Aptitud para principiantes
38/100
Tipo de issue
Documentación
Claridad
Bastante claro
Estado de actividad
Estancado
Stack tecnológico
python

Línea de trabajo

Comienza con el pasaje del README que describe a un usuario y un conjunto de archivos fuente; después, inspecciona el comportamiento del comando dmypy en ejecuciones repetidas con el mismo archivo de estado. Confirma qué ocurre cuando baz.py se añade a foo.py y bar.py, incluido si el daemon debe reiniciarse o puede conservar su caché, y documenta el resultado.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Descripción

documentation topic-daemon

I'm working to set up dmypy in a multi-root workspace where we'll need to run multiple instances of dmypy for various subsets of files. We're hoping to do something like dmypy --status-file dmypy_$subset.json run -- <flags> <subset files...> for each subset so they all get their own instance.

However, I'm curious how the server will deal with the addition of new files to one of the subsets in light of this note on the readme:

Each mypy daemon process supports one user and one set of source files, and it can only process one type checking request at a time. You can run multiple mypy daemon processes to type check multiple repositories.

For example, if we typically do

dmypy --status-file .dmypy_foo.json run -- <flags> foo.py bar.py

what happens when we add some baz.py to the repo? We'd start calling

dmypy --status-file .dmypy_foo.json run -- <flags> foo.py bar.py baz.py

Is that going to break anything? Do we need to restart the daemon and lose the caching benefits if there's a new file?

Lenguaje dominante
Python
Estrellas
20.6k
Forks
3.3k
Merge medio
1 d 18 h
PR fusionados (30 d)
54

Guía de contribución

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Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

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