OpenUSD项目在Python 3.11下的测试失败问题分析
2025-06-02 15:07:02作者:冯梦姬Eddie
在OpenUSD项目中,当使用Python 3.11版本进行构建时,发现部分基于Boost Python的测试用例出现了失败情况。这些测试位于pxr/external/boost/python/test目录下,主要涉及属性访问和序列化相关的功能。
问题背景
测试框架使用了doctest模块,该模块会直接执行文档块中的代码并比较脚本输出。由于Python 3.11对错误信息和序列化机制进行了改进,导致测试输出与预期结果不一致。
具体问题表现
属性访问测试失败
在properties.py测试中,当尝试设置一个只读属性时,Python 3.11生成的错误信息与之前版本有显著差异:
- Python 3.10及以下版本会输出"can't set attribute"错误
- Python 3.11则提供了更详细的错误信息,明确指出"property has no setter"
这种变化源于Python 3.11对错误跟踪机制的改进,旨在为开发者提供更清晰的调试信息。
序列化测试失败
pickle1和pickle4测试用例的失败则与Python 3.11对__getstate__和__reduce__方法的修改有关:
- Python 3.11中
__getstate__方法的默认行为发生了变化 - 这导致
__reduce__方法返回的元组中多了一个None值 - 虽然从功能角度看这个变化不影响实际使用,但它导致了测试输出的不匹配
技术影响分析
这些测试失败并不代表功能性问题,而是反映了Python 3.11在以下方面的改进:
- 错误信息增强:Python 3.11对traceback进行了优化,提供了更精确的错误定位和描述
- 序列化机制完善:对pickle协议相关方法进行了规范化处理
解决方案建议
针对这类问题,可以考虑以下解决方向:
- 对于属性访问测试,可以利用doctest提供的忽略机制来处理不同Python版本间的输出差异
- 对于序列化测试,可以调整测试预期以兼容Python 3.11的新行为,或者添加版本条件判断
这些改动既能保持测试的有效性,又能适应Python新版本的特性改进。
总结
OpenUSD项目在Python 3.11下的测试失败案例展示了软件升级过程中常见的兼容性问题。理解这些问题的本质有助于开发者更好地维护跨版本兼容性,同时也体现了Python语言自身的演进方向——提供更清晰的错误信息和更规范的内部机制。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C043
MiniMax-M2.1从多语言软件开发自动化到复杂多步骤办公流程执行,MiniMax-M2.1 助力开发者构建下一代自主应用——全程保持完全透明、可控且易于获取。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C01
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0121
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
435
3.3 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
242
278
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
695
369
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
138
869
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
暂无简介
Dart
696
163
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
270
328
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
145
882