TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #201 · 13 јан.

Мы уже знаем, что на текущую сессию интерпретатора изменение PYTHONPATH никак не повлияет. Но если вы запустите дочерний процесс, то он унаследует окружение текущего процесса, а значит и изменения в любых переменных будут на него влиять. Вот небольшой пример: Объявляем переменную user@host:~$ export PYTHONPATH=/path1 Запускаем интерпретатор user@host:~$ python3 Проверим что в sys.path >>> import sys >>> print(sys.path) ['', '/path1', '/usr/lib/...', ...] Добавляем что-то в переменную >>> import os >>> os.emviron['PYTHONPATH'] = '/path1:/path2' >>> print(sys.path) ['', '/path1', '/usr/lib/...', ...] Изменений нет. Но давайте запустим дочерний процесс и посмотрим там >>> os.system('python3') # теперь мы находимся в другом процессе >>> import sys >>> print(sys.path) ['', '/path1', '/path2', '/usr/lib/...', ...] Тоже самое будет и с subprocess, так как по умолчанию текущее окружение тоже наследуется. >>> import subprocess >>> subprocess.call(['python3', '-c', 'import sys;print(sys.path)']) ['', '/path1', '/path2', '/usr/lib/...', ...] ______________________ Лучшей практикой является передача энвайронмента явно через аргумент env! import subprocess subprocess.call(cmd, env={'PYTHONPATH': '...'}) Это поможет точно понимать какое окружение будет у запускаемого процесса и при этом не изменять окружение текущего процесса. #basic

Hashtags

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #glam

当前筛选 #glam清除筛选

😉 Благодарим всех, кто посетил онлайн-семинар с участием Ивана Викторовича Бегтина: теперь можно смело говорить о том, что дата-инженерия в DH интересна сотням людей! Вы можете найти все выпуски «Цифровой среды» здесь (в ближайшее время на странице появится и запись «Дата-инженерии в цифровой гуманитаристике»). Несколько полезных ссылок по мотивам доклада: 🔜 О глобальной инициативе OpenGLAM https://openglam.pubpub.org/ 🔜Наборы данных для ИИ Национальной библиотеки Норвегии https://ai.nb.no/datasets/ 🔜Открытые данные национальной библиотеки Финляндии https://data.nationallibrary.fi/ 🔜 GLAM Workbench коллекция культурных данных и API Австралии https://glam-workbench.net/ 🔜 Приоритетные площадки для работы исследователей – Hugging face https://huggingface.co/ и Kaggle https://www.kaggle.com/ 🔜 Веб-архивы Сommon Crawl https://commoncrawl.org/ и Internet Archive https://archive.org/ 🔜 Платформа для поиска данных Dateno https://dateno.io #opendata#dataset#glam#openglam#datacatalogs#данные#датасеты