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 2 слични објави

Пребарај: #genomics

当前筛选 #genomics清除筛选
Куратор из ЛСБ

@lsbcurator · Post #147 · 02.03.2024 г., 19:52

#biology#genomics Неживая биологическая сущность нового типа обнаружена в микробиоме человека До недавнего момента в природе было известно четыре неживых биологических сущности: 1. Вирус — кусок ДНК/РНК в белковой оболочке, транслируется в белок, размножается за счёт машинерии в клетке. Достаточно сложная штука по сравнению с остальными пунктами в списке. 2. Вироид: маленький реплицирующийся кусок РНК, ~300 оснований. Для сравнения s-протеин коронавируса ~3300 оснований, сам коронавирус ~30'000 оснований, то есть в сто раз больше. Не транслируется в белок. Размножается за счёт клетки. Обладает рибозимной активностью, то есть может реплицировать сам себя. Потенциальный остаток гипотетического «мира РНК» — самой ранеей стадии эволюции жизни, на которой доминировала РНК и ещё не существовало ДНК. Патоген для растений — вредитель картофеля. Общепринятое название может сбивать с толку, так как вироиды не относятся к вирусам. 3. Сателлитная РНК. Тоже реплицирующийся кусок РНК. Отличия от пункта 2 в том, что не обладает рибозимной активностью, то есть не может реплицировать сам себя. Может реплицировать себя только с помощью РНК-зависимой РНК-полимеразы какого-то вируса. То есть сателлитная РНК это паразит вируса. upd. 4. Прионы: неправильно свернутые белки. В отличие от других объектов в этом списке, прионы не содержат никакого генетического материала. Они заставляют нормальные белки того же типа принимать свою неправильно свернутую структуру, что приводит к каскаду клеточных повреждений. Прионные заболевания, такие как болезнь Крейтцфельдта-Якоба (БКЯ) у людей и губчатая энцефалопатия крупного рогатого скота («коровье бешенство») являются нейродегенеративными и смертельными. Это делает прионы уникальными, поскольку они представляют собой просто инфекционные белковые структуры. Новый: 5. Обелиск (Obelisk). Тоже реплицирующийся кусок РНК, ~1000 оснований. Похожей РНК в базах нет, транслируется в белки облины (oblins), похожих на которые тоже в базах нет. Назначение белков неизвестно. РНК кольцевая, механизм трансляции в белок делает сколько-то оборотов, потом один большой кусок аминокислотной последовательности нарезается на белки, 1 оборот -> 1 молекула белка, как понимаю. https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.01.20.576352v1

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15534 · 01.03.2026 г., 12:00

#python#agent_skills#ai_scientist#bioinformatics#chemoinformatics#claude#claude_skills#claudecode#clinical_research#computational_biology#data_analysis#drug_discovery#genomics#materials_science#metabolomics#proteomics#scientific_computing#scientific_visualization Claude Scientific Skills offers 148+ ready-to-use tools for AI agents like Cursor or Claude Code, covering biology, chemistry, drug discovery, clinical research, ML, and 250+ databases (PubMed, ChEMBL, etc.). Easy setup: clone the GitHub repo and copy folders to your skills directory for automatic use in complex workflows like single-cell analysis or virtual screening. You save days on setup, get reliable code, and run multi-step science faster on your desktop. https://github.com/K-Dense-AI/claude-scientific-skills