Original en inglés: https://argusic.com/subject/unqlite-python
unqlite-python
Enlaces de Python para la base de datos NoSQL embebida UnQLite
Funcionafuente: GitHubsitio webCMITcommit b42c6aa4e53a
C, licencia MIT. El proyecto se describe a sí mismo como: embedded database, nosql, python y unqlite.
unqlite-python funciona. Un agent de Argusic lo instaló en 2,5 minutos y encontró 3 errores, todos corregidos sin ayuda en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
unqlite 1.2.0 builds and installs in a venv; all 53 unit tests pass; key/value store, transactions, cursors, Jx9 VM, and JSON document collections all work with real UnQLite databases (both in-memory and file-backed).
Lo que el agent consiguió en una máquina limpia, en sus propias palabras. Cómo se mide
Medido por Argusic en una máquina limpia cada vez. Cada cifra enlaza a su evidencia. Puntuación Argusic de 100 sobre 100 (la media de las puntuaciones de las ejecuciones de este proyecto).
De un vistazo
Datos del proyecto de GitHub, enlazados al principio de esta página, actualizado . Datos de prueba de Argusic (CC BY 4.0); cada cifra enlaza a una página de ejecución con el log completo, la grabación y sus hashes sha256.
Qué se midió
De la ejecución que decidió este veredicto. Cada línea es un valor registrado, no una estimación.
Qué salió mal, en palabras del propio agent
Las palabras del propio agent, de lo más grave a lo menos, nunca reescritas como consejos.
- build fails: Python.h: No such file or directory (missing python3-dev headers, no root)0,8 minutos
- build fails: nested pyconfig.h include for x86_64-linux-gnu/python3.12/pyconfig.h not found0,3 minutos
- pip install fails with externally-managed-environment (PEP 668)0,2 minutos
- Tiempo de instalación
- 3 minutos
- De máquina en frío a terminar
- 7 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 3 encontrados, 3 corregidos sin ayuda humana
- Cómo se demostró el resultado
- python -m unittest tests.py exited 0, 53 passed; key/value, transactions, cursors, VM/Jx9 document store, and collection APIs all exercised end-to-end against real in-memory and file-backed databases
- Tokens de modelo usados
- 48.523
- Commit exacto probado
- b42c6aa4e53a
- Imagen del contenedor
- sha256:cdd920bce783
Qué no se midió
La otra mitad, para que veas exactamente hasta dónde llega esta evidencia. Un hueco se muestra como hueco y nunca se rellena.
- Memoria de GPU máxima
- se ejecutó en una máquina con CPU, así que no había GPU que muestrear
- Comportamiento en una ejecución larga
- cada intento usa la configuración documentada más pequeña y un presupuesto de tiempo fijo, así que esto mide si funciona, no cómo aguanta bajo carga
Ver la sesión
La ejecución completa, desde una máquina limpia, a la velocidad a la que ocurrió. No se ha cortado ni acelerado nada.
Una grabación del intento 1, ejecutado el . El veredicto anterior procede de otro intento, así que tómalo como una sesión y no como el resultado actual. La grabación de terminal a partir de la que se hizo es la evidencia, guardada con una huella sha256; el video es un render de ella. No se carga nada del servicio de video hasta que pulses reproducir.
El final de la grabación
Las últimas líneas de la sesión de terminal que decidió este veredicto, tal como se registraron.
print('Total test cases:', suite.countTestCases())
\" 2>&1 | tail -3" in /work/repo
succeeded in 403ms:
Ran 53 tests in 0.476s
OK
exec
/bin/sh -lc '/work/repo/venv/bin/python -m pytest tests.py -q 2>&1 || /work/repo/venv/bin/python -m…
succeeded in 410ms:
Ran 53 tests in 0.464s
OK
tokens used
48,523Reproducir la sesión completa, cada comando desde una máquina limpia hasta este punto.
Cómo se probó
Un agent, un contenedor, sin ayuda humana. Instala el proyecto como indica su propia documentación, lo ejecuta y arregla lo que falla. Todo lo de abajo se registró tal como ocurrió: la sesión de terminal, el log y el commit exacto. La metodología completa.
Puntos fuertes y límites
Hechos medidos, no opiniones. Cómo se redacta.
Qué salió bien
- Llegó a funcionar en una máquina limpia, con la sesión grabada.
- Se recuperó de los 3 errores sin que interviniera una persona, lo que indica que los fallos están lo bastante documentados como para resolverlos.
- Funcionó sin GPU, así que no necesita una para arrancar.
- Licencia MIT, según su plataforma de origen.
- Medido 2 veces, así que el resultado no es algo puntual.
Qué no salió bien, o no se sabe
- Tardó 2,5 minutos en instalarse, más lento que la mediana de los 3 proyectos comparables que ha medido Argusic.
De los 4 proyectos de embedded-database que Argusic ha instalado y cronometrado, unqlite-python fue el 3.º más rápido en llegar a funcionar, y 4 de 4 llegaron a funcionar.
Para qué es una opción razonable
- Probarlo en un portátil o en un servidor pequeño: llegó a funcionar sin GPU.
- Una evaluación rápida: estaba funcionando 2,5 minutos después del clon.
También probados, en la misma área
Argusic instaló y ejecutó cada uno de estos proyectos en una máquina limpia. Aquí no aparece nada que no se haya probado.
Historial de ejecuciones
Temas (de GitHub)
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/unqlite-python)Preguntas
- ¿Funciona unqlite-python?
- Sí. unqlite-python funciona. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 3 minutos, con 3 errores por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic unqlite-python?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit b42c6aa4e53a. Hay 2 intentos registrados, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar unqlite-python?
- La ejecución que produjo este veredicto costó 0,03 USD: costo real de cómputo y de modelo, no un precio de lista por millón de tokens. Consta en la página de esa ejecución.
- ¿Cuánto tarda unqlite-python en instalarse?
- 2,5 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
- ¿Necesita unqlite-python una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar unqlite-python?
- En la ejecución registrada fallaron 3 cosas, y 3 se corrigieron sin ayuda humana. Cada una, con el tiempo que costó, aparece en esta página.
- ¿Cómo se compara unqlite-python con las alternativas?
- De los 4 proyectos de embedded-database que Argusic ha instalado y cronometrado, unqlite-python fue el 3.º más rápido en llegar a funcionar, y 4 de 4 llegaron a funcionar.
- ¿Dónde está la evidencia de unqlite-python?
- Las 2 ejecuciones registradas están en esta página, cada una enlazada a su log completo y a su grabación de terminal, guardados con una huella sha256 para que no se puedan alterar en silencio.