--- license: cc-by-4.0 task_categories: - tabular-classification tags: - python - package-dependencies - dependency-resolution - graph-machine-learning - temporal-split pretty_name: PyPI Dependency Compatibility MVD configs: - config_name: pilot data_files: - split: train path: data/pilot/train.parquet - split: validation path: data/pilot/validation.parquet - split: test path: data/pilot/test.parquet - config_name: mvd_v1 data_files: - split: train path: data/mvd_v1/train.parquet - split: validation path: data/mvd_v1/validation.parquet - split: test path: data/mvd_v1/test.parquet - config_name: mvd_v2_1 data_files: - split: train path: data/mvd_v2_1/train.parquet - split: validation path: data/mvd_v2_1/validation.parquet - split: test path: data/mvd_v2_1/test.parquet - config_name: mvd_v2_2 data_files: - split: train path: data/mvd_v2_2/train.parquet - split: validation path: data/mvd_v2_2/validation.parquet - split: test path: data/mvd_v2_2/test.parquet --- # PyPI Dependency Compatibility MVD Colección versionada de pares ordenados de versiones de paquetes Python usada en un TFM sobre clasificación de incompatibilidades en grafos de dependencias. Cada observación representa `pa@va → pb@vb`; la etiqueta indica si ambos pins pueden coexistir según una ejecución contrafactual del resolver `uv`. La colección publica todas las etapas procesadas para documentar por qué el protocolo cambió. **`mvd_v2_2` es la configuración recomendada y la utilizada para los resultados finales.** `pilot` y `mvd_v1` se conservan para trazabilidad y reproducción de experimentos anteriores; `mvd_v2_1` se conserva además para documentar la corrección de los metadatos por artefacto. ## Configuraciones | Configuración | Filas | Train | Validación | Test | Uso | |---|---:|---:|---:|---:|---| | `pilot` | 302 | 250 | 14 | 38 | Validación inicial del pipeline sobre doce paquetes | | `mvd_v1` | 197.483 | 158.318 | 11.441 | 27.724 | Primera ampliación al ecosistema científico | | `mvd_v2_1` | 8.000 | 5.600 | 1.200 | 1.200 | Versión histórica con metadatos agregados por release | | `mvd_v2_2` | 8.000 | 5.600 | 1.200 | 1.200 | Dataset final con metadatos del wheel seleccionado | ### Piloto El piloto comprobó que la extracción de metadatos, la generación de pares, el etiquetado con `uv` y el split temporal funcionaban de extremo a extremo. No se diseñó para estimar el rendimiento final. ### MVD v1 La primera versión amplió el conjunto de paquetes y generó todos los pares elegibles del protocolo inicial. Se conserva sin modificaciones, pero no debe usarse como referencia final porque todavía no incorporaba: - prevalidación de la instalabilidad individual de cada pin; - evaluación congelada y explícita de marcadores y extras; - requisito de distribuciones binarias para aislar errores de compilación; - tratamiento corregido de versiones preliminares fijadas exactamente; - muestreo determinista posterior a la prevalidación; - diagnósticos, hashes y manifiesto completos del oráculo. Por esas diferencias, sus etiquetas y distribución no deben compararse directamente con las de v2.1. ### MVD v2.1 Esta versión fijó CPython 3.11 sobre Linux x86-64, sin extras del paquete padre y usando solo wheels. De 82.922 candidatos iniciales, la prevalidación individual excluyó 48.906; sobre los 34.016 restantes se muestrearon 8.000 pares con semilla 42. El resultado contiene 5.596 pares compatibles, 2.400 conflictos explícitos de rango y cuatro conflictos transitivos o globales. El artefacto mantiene el nombre histórico `dataset_mvd_v2.parquet`, pero su manifiesto declara `dataset_version: 2.1`. Esta distinción se conserva para que el hash coincida con el utilizado por los experimentos. ### MVD v2.2 La versión final conserva el entorno y el muestreo de v2.1, pero obtiene `Requires-Dist` de los metadatos PEP 658 del wheel que corresponde a CPython 3.11/Linux x86-64. La API JSON de PyPI puede agregar metadatos de artefactos distintos de una misma release y no siempre coincide con el wheel que el resolver selecciona. Esta diferencia hacía que v2.1 clasificara cuatro pares de scikit-learn y NumPy como conflictos dentro del rango aunque el wheel seleccionado declaraba realmente `numpy<2.0`. La corrección produjo 39.098 candidatos elegibles y una muestra determinista de 8.000 observaciones: 5.600 compatibles y 2.400 incompatibilidades explícitas de rango. No hay conflictos transitivos o globales en la muestra final. El artefacto es `dataset_mvd_v2_2.parquet`, declara `dataset_version: 2.2` y tiene SHA-256 `7834efc509a38c885fbbbc46cedbbed04b461ad08b6e6243793f8bb6b8ccb20b`. ## Archivos originales y particiones `data/processed/` contiene los tres Parquet exactos producidos por el pipeline. Sus hashes están en [CHECKSUMS.sha256](CHECKSUMS.sha256). Los directorios `data/pilot/`, `data/mvd_v1/`, `data/mvd_v2_1/` y `data/mvd_v2_2/` contienen copias derivadas por split para el visor de Hugging Face; no sustituyen los originales. Los manifiestos de v2.1 y v2.2 se encuentran en `metadata/`. Los artefactos de exclusiones contenían cero filas y no se distribuyen; sus conteos y hashes permanecen registrados en los manifiestos. ## Fuente y proceso de etiquetado Los atributos de paquetes y versiones proceden de la API pública de PyPI. Las etiquetas, particiones, diagnósticos y variables derivadas fueron generados por el pipeline [tfm-dependency-data](https://github.com/keyduu/tfm-dependency-data). El código exacto y los entornos Pixi permiten regenerar cada etapa. ## Limitaciones - El dominio se restringe a un subconjunto del ecosistema científico de PyPI. - La v2.2 representa CPython 3.11/Linux x86-64 y no activa extras del padre. - Todas las incompatibilidades de la muestra final incumplen el rango declarado; no permite evaluar conflictos transitivos o globales. - `uv` y el estado histórico de los índices forman parte del contexto del oráculo; el manifiesto registra la versión utilizada. - Las versiones anteriores se publican para trazabilidad, no como alternativas equivalentes al protocolo final. ## Licencia La selección, estructura, etiquetas, particiones y documentación de esta colección se ofrecen bajo [CC BY 4.0](LICENSE). Los metadatos originarios de PyPI mantienen su procedencia y cualesquiera derechos de terceros aplicables. ## Cita Los metadatos de citación están disponibles en [CITATION.cff](CITATION.cff). Cuando exista un DOI de Zenodo, se incorporará en una nueva versión sin alterar los artefactos originales.