TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #210 · 3 фев.

Что делать если нужно поставить какую-то Python-библиотеку а root-прав нет? То есть в систему библиотеку никак и ничего не поставить. Есть как минимум два способа это решить правильно! 🔸 Сделать виртуальное окружение и ставить там что угодно. Это позволит создать полностью независимое исполняемое окружение для ваших приложений. Все библиотеки будут храниться в домашней директории юзера а значит доступ на запись имеется. Создать очень просто: python3 -m venv ~/venvs/myenvname Теперь активируем окружение # Linux source ~/venvs/myenvname/bin/activate # Windows %userprofile%\venvs\myenvname\Scripts\activate.bat Можно ставить любые библиотеки и запускать приложение. Это стандартный метод работы с любым проектом. Если еще не используете его, то пора начинать. Даже при наличии root доступа! 🔸 Бывает, что нет возможности запустить приложение из своего виртуального окружения. Например, его запускает какой-то сервис от вашего юзера и вставить активацию окружения вы не можете. В этом случае можно установить библиотеки для Python не глобально в систему, а только для юзера. Выполните этот код в консоли: python3 -m site Вы получите что-то такое: sys.path = [ '/home/user', '/usr/lib/python37.zip', '/usr/lib/python3.7', '/usr/lib/python3.7/lib-dynload', '/home/user/.local/lib/python3.7/site-packages', ... ] USER_BASE: '/home/user/.local' USER_SITE: '/home/user/.local/lib/python3.7/site-packages' ENABLE_USER_SITE: True Нас интересует параметр USER_SITE. Это путь к пользовательским библиотекам, которые доступны по умолчанию, если они есть. Именно сюда будут устанавливаться модули если добавить флаг --user при установке чего-либо через pip pip install --user requests Для этой команды не нужны root-права. После неё можно запускать системный интерпретатор без виртуальных окружений и установленная библиотека будет доступна для текущего юзера. Параметр USER_BASE показывает корневую директорию для хранения user-библиотек. Её можно изменить с помощью переменной окружения PYTHONUSERBASE export PYTHONUSERBASE=~/pylibs python3 -m site ... USER_BASE: '/home/user/pylibs' USER_SITE: '/home/user/pylibs/lib/python3.7/site-packages' Получается некоторое подобие виртуального окружения для бедных 😁 которое можно менять через эту переменную (не делайте так!Лучше venv!) 🔸 Дописывание пути в PYTHONPATH Этот способ не входит в список "двух правильных", но тоже рабочий. Здесь придётся сделать всё несколько сложней. Сначала ставим библиотеку в любое место указывая путь установки pip3 install -t ~/mylibs modulename Библиотека установится без привязки к какому-либо интерпретатору. То есть по умолчанию не будет видна. Теперь в нужный момент добавляем этот путь в sys.path или в PYTHONPATH. Не буду советовать так делать. Единственный раз когда этот способ мне пригодился и решил поставленную задачу, это при создании общей библиотеки для кластера компьютеров. Модули лежат в сети и подгружаются для всех из одного и того же места. То есть обновлять файлы требуется только один раз а не на всех хосты отдельно. Минусы такого подхода: ▫️Нужно всем хостам пробить нужный путь в .bashrc или ещё куда-то чтобы он сетапился на старте. ▫️Чем больше хостов тем больше нагрузка на сеть. Иногда такой способ не подходит именно по этой причине. Тогда Ansible вам в помощь. ▫️Не очень подходит если хосты с разными операционками. Некоторые библиотеки различаются для Linux и Windows (там, где есть бинарники) и приходится мудрить более сложные схемы. #tricks#basic

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #edgecomputing

当前筛选 #edgecomputing清除筛选
AI一线|ShareCentre

@ShareCentre · Post #7125 · 25.03.2026 г., 03:48

☁️ Cloudflare 发布 Dynamic Workers:基于 Isolate 的 AI Agent 沙盒,比容器快 100 倍 Cloudflare 于 3 月 24 日宣布 Dynamic Worker Loader API 进入公开 Beta,面向所有付费 Workers 用户开放。该功能基于 V8 Isolate(而非 Linux 容器)为 AI Agent 提供运行时沙盒,启动时间仅需几毫秒、内存占用仅几 MB,比传统容器快约 100 倍、内存效率高 10-100 倍。 📎 关键数据 - 启动速度:几毫秒(容器需数百毫秒) - 内存占用:几 MB(容器需数百 MB) - 无并发限制:支持百万级 RPS,每个请求独立加载沙盒 - 零额外延迟:Dynamic Worker 与创建者运行在同一机器甚至同一线程 - 覆盖 Cloudflare 全球数百个数据中心 - 定价:$0.002/唯一 Worker/天(Beta 期间免费) ⚙️ 核心能力 - Code Mode 理念:Agent 通过编写 TypeScript 代码调用 API,而非逐个工具调用,token 用量降低 81% - TypeScript 接口优于 OpenAPI:相比冗长的 OpenAPI spec,TypeScript 接口 token 更少、更易理解 - HTTP 过滤与凭证注入:可拦截/改写 Agent 的 HTTP 请求,自动注入认证密钥,Agent 永远不接触明文凭证 - 配套库:@cloudflare/codemode(沙盒执行 SDK)、@cloudflare/worker-bundler(npm 依赖打包)、@cloudflare/shell(虚拟文件系统 + 事务性批量操作) - 安全:近十年 Isolate 安全经验,自动部署 V8 安全补丁(速度快于 Chrome),多层防御含 MPK 硬件特性和 Spectre 防护 🔙 背景信息 - 2025 年 9 月 Cloudflare 提出 Code Mode 概念,首次发布 Dynamic Worker Loader 实验性 API - Cloudflare MCP Server 基于 Code Mode 构建,仅用 2 个工具和不到 1,000 token 暴露整个 Cloudflare API - 2026-03-19 Cloudflare Workers AI 开始支持大模型推理(首发 Kimi K2.5),补齐 Agent 基础设施最后一块拼图 - Cloudflare 近年持续构建 Agent 基础设施:Durable Objects(状态持久化)、Workflows(长任务编排)、Agents SDK、Sandbox 容器 ⚔️ 竞品对比 - 容器方案(E2B、Modal、[Fly.io](http://Fly.io)):启动慢(数百毫秒)、内存重(数百 MB)、有全局并发限制,适合需要完整 OS 环境的场景 - Cloudflare 自家容器运行时 + Sandbox SDK:仍可用于需要非 JS 环境的场景,Dynamic Workers 定位更轻量 - Deno Deploy / Val Town:类似 Isolate 模型但无专门为 AI Agent 沙盒优化的 API 和工具链 🔗 来源:https://blog.cloudflare.com/dynamic-workers/ #Cloudflare#AI#AIAgent#Serverless#沙盒#EdgeComputing