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
#go#blob_storage#cloud_drive#distributed_file_system#distributed_storage#distributed_systems#erasure_coding#fuse#hadoop_hdfs#hdfs#kubernetes#object_storage#posix#replication#s3#s3_storage#seaweedfs#tiered_file_system
SeaweedFS is a fast, simple, and highly scalable distributed file system designed to store billions of files and serve them quickly, especially small files. It uses a master server to manage volumes on volume servers, which handle file data and metadata, enabling very fast file access with minimal disk reads. It supports features like replication, erasure coding, cloud integration for elastic storage, and compatibility with many metadata stores and APIs including Amazon S3. This means you get efficient, cost-effective storage with fast access, easy scaling, and flexible deployment options for large-scale file storage needs.
https://github.com/seaweedfs/seaweedfs