Experiment with backtracking in the new solver

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評估

難度
5/5
預估耗時
一週以上
新手友好度
20/100
Issue 類型
功能
描述清晰度
需要釐清
活躍度
停滯
技術堆疊
python
領域
compilers, devtools

研究方向

首先閱讀 issue #15906 以及 pull request #15287 中的後續系列，以了解已在進行的 solver 變更。然後檢查此 issue 中的型別變數約束範例，並確定回溯實驗的範圍。完成這項工作需要達成共識的設計，並提供有關推論失敗和最壞情況行為的證據。

由索引模型根據 Issue 內容生成。

描述

feature priority-1-normal topic-type-variables

Depend on https://github.com/python/mypy/issues/15906. This is a follow-up for series started by https://github.com/python/mypy/pull/15287

Currently when getting both upper and lower bounds for a type variable we randomly choose the lower one. This is not always the best choice and can lead to inference failures. A possible example is:

def dec(fn: Callable[[S, S, int], float]) -> Callable[[S], float]: ... 
def f(x: List[float], y: List[T], z: T) -> T: ...
dec(f)

this will infer constraints like

S <: List[float], S <: List[T], T <: float, T :> int

They split into two SCCs each containing one variable {T} and {S}, and the second depends on first one. So we would first solve T = int and then we will get updated constraints for S: S <: List[float], S <: List[int], with the only solution S = <nothing>. At the same time T = float, S = List[float] is a totally valid solution. We could get it by backtracking when we get <nothing> and trying different bound(s) in the previous SCC.

One possible problem I see is that this backtracking is exponential in worst case of inference failure (e.g. due to actual user error). Another problem is that backtracking can make implementation much less readable.

cc @JukkaL

主要語言
Python
星號
20.6k
分支
3.3k
平均合併
1 天 18 小時
30 天內合併 PR
54

貢獻指南

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