TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #198 · 6 јан.

Первая директория в sys.path 🔸 Когда вы запускаете Python-интерпретатор в интерактивном режиме, в системные пути (sys.path) в самое начало добавляется текущая рабочая директория >>> for path in sys.path: ... print(f'"{path}"') "" "/usr/lib/python37.zip" "/usr/lib/python3.7" ... Первая строка пустая, что и означает текущую рабочую директорию. 🔸 Если вы запускаете интерпретатор передавая скрипт как аргумент, то история получается иная. На первом месте будет директория в которой располагается скрипт. А текущая рабочая директория игнорируется. Пишем скрипт с таким содержанием: # script.py import sys for path in sys.path: print(f'"{path}"') Запускаем python3 /home/user/dev/script.py Получаем "/home/user/dev" "/usr/lib/python37.zip" "/usr/lib/python3.7" ... 🔸 Если вы запускаете скрипт по имени модуля то на первом месте будет домашняя директория текущего юзера python3 -m script "/home/user" "/usr/lib/python37.zip" "/usr/lib/python3.7" ... Скрипт должен быть доступен для импорта На что это влияет? На видимость модулей для импорта. Если вы ждёте, что, запустив скрипт по пути, сможете импортировать модули из текущей рабочей директории, то вы ошибаетесь. Придётся добавлять путь os.getcwd() в sys.path самостоятельно или заранее объявлять переменную PYTHONPATH. #basic

Hashtags

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #courseware

当前筛选 #courseware清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15239 · 21.10.2025 г., 11:30

#python#artificial_intelligence#cloud_ml#computer_systems#courseware#deep_learning#edge_machine_learning#embedded_ml#machine_learning#machine_learning_systems#mobile_ml#textbook#tinyml You can learn how to build real-world AI systems from start to finish with an open-source textbook originally from Harvard University. It teaches you not just how to train AI models but how to design scalable systems, manage data pipelines, deploy models in production, monitor them continuously, and optimize for devices like phones or IoT gadgets. This helps you become an engineer who can create efficient, reliable, and sustainable AI systems that work well in practice. The book offers hands-on labs, community support, and free online access, making it easier to gain practical skills in machine learning systems engineering. https://github.com/harvard-edge/cs249r_book