为 NumPy 做出贡献#
不是编码员?没问题! NumPy 是多方面的,我们可以使用很多帮助。这些都是我们希望获得帮助的活动(它们都很重要,因此我们按字母顺序列出):
代码维护与开发
社区协调
开发运营
开发教育内容和叙述性文档
筹款
营销
项目管理
翻译内容
网站设计与开发
撰写技术文档
本文档的其余部分讨论 NumPy 代码库和文档的工作。我们正在更新对其他活动和角色的描述。如果您对这些其他活动感兴趣,请联系我们!您可以通过numpy-discussion 邮件列表或在GitHub上执行此操作(打开问题或对相关问题发表评论)。这些是我们首选的沟通渠道(开源本质上是开放的!),但是如果您希望首先私下讨论,请通过numpy-team @ googlegroups联系我们的社区协调员。 com或numpy-team.slack.com (首次发送电子邮件至numpy-team @ googlegroups . com以获得邀请)。
开发流程-总结#
这是简短的摘要,完整的目录链接如下:
如果您是首次贡献者:
访问https://github.com/numpy/numpy并单击“fork”按钮创建您自己的项目副本。
将项目克隆到本地计算机:
git clone --recurse-submodules https://github.com/your-username/numpy.git
更改目录:
cd numpy
添加上游存储库:
git remote add upstream https://github.com/numpy/numpy.git
现在,将显示两个远程存储库,名称为:
git remote -v
upstream
,它指的是numpy
存储库origin
,指的是你的个人分叉
从上游拉取最新的更改,包括标签:
git checkout main git pull upstream main --tags
初始化 numpy 的子模块:
git submodule update --init
发展你的贡献:
提交您的贡献:
审核流程:
审阅者(其他开发人员和感兴趣的社区成员)将在您的 Pull Request (PR) 上撰写内联和/或一般评论,以帮助您改进其实现、文档和风格。从事该项目的每个开发人员都会对其代码进行审查,我们逐渐将其视为友好的对话,我们都可以从中学习并获得整体代码质量的好处。因此,请不要让评论阻止您贡献:其唯一目的是提高项目质量,而不是批评(毕竟,我们非常感谢您捐赠的时间!)。有关更多信息,请参阅我们的审稿人指南。
要更新您的 PR,请在本地存储库中进行更改、提交、 运行测试,并且仅当它们成功推送到您的分支时。一旦这些更改被推送(到与之前相同的分支),PR 将自动更新。如果您不知道如何修复测试失败,您仍然可以推送更改并在 PR 评论中寻求帮助。
每次 PR 更新后都会触发各种持续集成 (CI) 服务,以构建代码、运行单元测试、测量代码覆盖率并检查分支的编码风格。 CI 测试必须通过才能合并您的 PR。如果 CI 失败,您可以通过单击“失败”图标(红十字)并检查构建和测试日志来找出原因。为了避免过度使用和浪费此资源, 请在提交之前在本地测试您的工作。
PR在合并之前必须得到至少一名核心团队成员的批准。批准意味着核心团队成员已经仔细审查了更改,并且 PR 已准备好合并。
文件变更
除了对函数文档字符串和一般文档中可能的描述进行更改之外,如果您的更改引入了任何面向用户的修改,则可能需要在发行说明中提及它们。要将更改添加到发行说明中,您需要创建一个带有摘要的短文件并将其放在
doc/release/upcoming_changes
.该文件doc/release/upcoming_changes/README.rst
详细说明了格式和文件名约定。如果您的更改引入了弃用,请确保首先在 GitHub 或邮件列表上讨论此问题。如果就弃用达成一致,请按照NEP 23 弃用政策 添加弃用。
交叉引用问题
如果 PR 涉及任何问题,您可以将文本(其中 问题编号)添加到 github 评论中。同样,如果 PR 解决了问题,请将 替换为,或github 接受的任何其他风格。
xref gh-xxxx
xxxx
xref
closes
fixes
在源代码中,请务必在任何问题或 PR 参考前面加上
gh-xxxx
.
如需更详细的讨论,请继续阅读并点击本页底部的链接。
upstream/main
和你的功能分支之间的分歧#
如果 GitHub 指示您的拉取请求的分支无法再自动合并,则您必须将自开始以来所做的更改合并到您的分支中。我们推荐的方法是 在 main 上重新建立基础。
指南#
所有代码都应该进行测试(有关更多详细信息,请参阅下面的测试覆盖率)。
所有代码都应该记录在案。
未经核心团队成员审查和批准,不得进行任何更改。如果您的拉取请求在一周内没有得到回复,请在 PR 或邮件列表上礼貌地询问。
风格指南#
测试覆盖率#
修改代码的拉取请求 (PR) 应该有新的测试,或者修改现有测试,使其在 PR 之前失败并在 PR 之后通过。您应该在推送 PR 之前运行测试。
在本地运行 NumPy 的测试套件需要一些额外的包,例如
pytest
和hypothesis
。其他测试依赖项列在test_requirements.txt
顶级目录中,可以方便地通过以下方式安装:
$ python -m pip install -r test_requirements.txt
理想情况下,模块的测试应覆盖该模块中的所有代码,即语句覆盖率应为 100%。
要测量测试覆盖率,请运行:
$ spin test --coverage
html
这将创建一个格式为 的报告build/coverage
,可以使用浏览器查看,例如:
$ firefox build/coverage/index.html
构建文档#
要构建 HTML 文档,请使用:
spin docs
您也可以make
从doc
目录运行。列出所有目标。make help
要获取适当的依赖项和其他要求,请参阅构建 NumPy API 和参考文档。
修复警告#
“未找到引用:R###” 文档字符串第一行中的引用后面可能有一个下划线(例如 [1]_)。使用此方法查找源文件:$ cd doc/build; grep -rin R####
“重复引用 R###,其他实例在...”” 在其中一个文档字符串中可能有 [2] 而没有 [1]
开发流程 - 详细信息#
故事的其余部分
NumPy 特定的工作流程位于numpy-development-workflow中。