Как работает функция reload()?
Эта функция нужна для того, чтобы перезагрузить изменившийся код из py-файла без рестарта интерпретатора.
Дело в том, что любой импортированный модуль при повторном импорте не будет перечитывать файл. Функция импорта вернёт уже загруженный в память объект модуля. Чтобы обновить код, нужно либо перезапустить всю программу, либо использовать функцию reload()
from importlib import reload
reload(my_module)
🔸 Функция reload() принимает в качестве аргумента только объект модуля или пакета. Она не может перезагрузить класс или функцию. Только весь файл целиком!
🔸 Перезагрузка пакета перезагрузит только его файл __init__.py, если он есть. Но не вложенные модули.
🔸Она не может перезагрузить ранее не импортированный модуль.
🔸При вызове функция reload() перечитывает и перекомпилирует код в файле, создавая новые объекты. После создания новых объектов перезаписывается ранее созданный неймспейс этого модуля.
Это значит, что если где-то этот модуль импортирован через import и обращение к атрибутам происходит через неймспейс (имя) модуля, то такие атрибуты обновятся.
Если какие-либо объекты из этого модуля импортированы через from то они будут ссылаться на старые объекты.
Напишем простой модуль
# mymodule.py
x = 1
Теперь импортируем модуль и отдельно переменную х из модуля
>>> import mymodule
>>> from mymodule import x
>>> print(mymodule.x)
1
>>> print(x)
1
Не перезапуская интерпретатор вносим изменения в модуль
# mymodule.py
x = 2
Делаем перезагрузку модуля и проверяем х ещё раз
>>> reload(mymodule)
>>> print(mymodule.x)
2
>>> print(x)
1
То же самое будет если присвоить любой объект переменной (даже словарь или список)
Повторный импорт обновляет значение
>>> from mymodule import x
>>> print(x)
2
🔸Созданные инстансы классов не обновятся после перезагрузки модуля. Их придётся пересоздать.
#tricks#basic
📌Андрей Карпаты написал ИИ-пайплайн для проверки IT-прогнозов десятилетней давности.
Андрей опубликовал разбор своего нового пет-проекта. Он создал систему, которая анализирует архивные треды Hacker News и с помощью LLM проверяет, сбылись ли предсказания пользователей спустя 10 лет.
Проект использует так называемые «послезнание» (hindsight), чтобы сравнивать старые комментарии с реальностью, выявлять визионеров и находить самые громкие ошибки.
Технически решение представляет собой пайплайн, который собирает данные через API Algolia и обрабатывает их с помощью структурированного промпта.
Тестовый прогон на 930 обсуждениях (месячный архив статей Hacker News) занял около часа и обошелся всего в 58 долларов.
На выходе система генерирует статический сайт с «Залом славы» аналитиков и рейтингом точность прогнозов.
Исходный вайб-код проекта, по традиции - в открытом доступе.
@ai_machinelearning_big_data
#AI#ML#LLM#Tutorial#Karpaty