Вопросы про переменную PYTHONPATH
🔸 Как она определяет пути поиска модулей при импорте?
Пути поиска модулей находятся в списке sys.path. Как формируется этот список?
Исходя из документации мы может выделить 3 основных этапа.
▫️Путь к запускаемому скрипту или рабочая директория
▫️ Переменная PYTHONPATH
▫️ Стандартные пути к библиотекам
Это значит, что все три этапа выполняются в момент инициализации интерпретатора. Результат заполняет список sys.path. В том числе и пути, указанные в переменной PYTHONPATH.
🔸 Можно ли добавлять новые пути в эту переменную в Python-коде?
Можно, но учитывая, что используется она только во время старта интерпретатора, никакого эффекта это иметь не будет.
Для изменения путей поиска модулей в коде нужно изменять непосредственно список sys.path.
🔸 Можно ли указать много путей для поиска?
Да, с помощью переменной PYTHONPATH можно указать несколько директорий, разделённых символом разделения пути. Для Linux это символ ":", для Windows это ";".
Например:
export PYTHONPATH=/mnt/libs:~/mylibs
#basic#tricks
#typescript#svelte#sveltekit#tailwindcss#tauri
Epicenter is a free, open-source set of local-first apps that let you own and control your data by storing everything—notes, transcripts, chats—in one simple folder using plain text and SQLite. You can use any AI model you want, customize tools, and access your data anywhere without relying on cloud services. Key apps include Whispering, which transcribes your speech locally, and epicenter.sh, a personal assistant that helps you search and interact with your data. This setup gives you privacy, flexibility, and full control over your information, avoiding locked, siloed apps and data traps. It’s great for anyone who values data ownership and open software.
https://github.com/epicenter-so/epicenter
#typescript#chatgpt#hacktoberfest#huggingface#llm#svelte#svelte_kit#sveltekit#tailwindcss#typescript
Chat UI is an open-source chat interface built with SvelteKit that lets you easily connect to different AI language models using any service that works with the OpenAI API format, such as Hugging Face, llama.cpp, Ollama, or OpenRouter[5]. You can quickly set it up on your computer by cloning the project, setting a few environment variables (like your API key and database connection), and running simple commands to start the app—no need to be an expert[5]. The main benefit is that you get a modern, customizable chat app that works with many AI models, making it simple to experiment, build, and share your own AI-powered chat experiences without starting from scratch.
https://github.com/huggingface/chat-ui