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: #mitcsail

当前筛选 #mitcsail清除筛选
AI & Law

@ai_and_law · Post #377 · 19.08.2024 г., 07:04

MIT CSAIL Unveils Groundbreaking AI Risk Repository MIT's Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) has launched its first-ever AI Risk Repository, setting a new standard for understanding and managing AI risks. This comprehensive database, encompassing over 700 identified risks from 43 existing frameworks, is poised to become an essential tool for stakeholders across the AI ecosystem. The AI Risk Repository is divided into three key components: ✅ AI Risk Database - a detailed compilation of risks, complete with references. ✅ Causal Taxonomy of AI Risks - an analytical framework that explains how, when, and why these risks manifest. ✅ Domain Taxonomy of AI Risks - categorizes these risks into seven domains and 23 subdomains. This repository offers an invaluable resource for researchers, developers, policymakers, and regulators, providing a unified reference point for identifying, analyzing, and mitigating AI-related risks. #AIandLaw#AIrisks#MITCSAIL#AIregulation#ResponsibleAI