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Refactor parial types to avoid code duplication

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priority-1-normal refactoring
Langage dominant
Python
Étoiles
20.6k
Forks
3.3k
Métriques de merge des PR
Métriques de PR en attente

Description

Currently there is some duplication around partial types:

  • Logic in try_infer_partial_generic_type_from_assignment() essentially duplicates the logic inlined in check_assignment() for None partial types. These two probably can be refactored to the same method if we also update handle_partial_var_type() to not special-case partial None types, and instead consistently return a partial type in lvalue context.
  • Logic in try_infer_partial_type_from_indexed_assignment() duplicates that in try_infer_partial_type() (there is already a TODO item). This one can be refactored by either pushing the latter a bit down the call stack (closer to check_call()), or by generating a synthetic CallExpr with __setitem__ and passing it to try_infer_partial_type().

The second item may be something to watch out when implementing support for these:

a = defaultdict(list)
a[0].append('yes')

b = {}
b.setdefault(0, []).append('yes')

c = defaultdict(set)
c[0].add('yes')

d = {}
d.setdefault(0, set()).add('yes')

@JukkaL this is probably not something important, but maybe it makes sense to fix this while we are at it?

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Piste de recherche

Commencez par localiser try_infer_partial_generic_type_from_assignment(), check_assignment(), handle_partial_var_type(), try_infer_partial_type_from_indexed_assignment() et try_infer_partial_type(). Comparez leur gestion des types partiels, puis évaluez les exemples defaultdict et setdefault comme cas de régression ; le travail est terminé lorsque la logique dupliquée est unifiée sans perturber ces scénarios d’inférence.

Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.

Évaluation

Stack technique
python
Domaine
compilers, devtools
Type d'issue
Refactorisation
Difficulté
4/5
Temps estimé
3-5 jours
Activité
À l'abandon
Clarté
Plutôt claire
Accessibilité débutants
38/100

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