Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #303 · 27 дек.

Наверняка вы замечали, что в Python есть удобная функция для получения переменной окружения os.getenv(NAME) И её "сестра" для создания или изменения переменных окружения os.putenv(NAME, VALUE) Но почему-то putenv() не работает как должно. Энвайромент не обновляется! os.putenv('MYVAR', '1') print(os.getenv('MYVAR')) ... и ничего 😴 Почему так? На самом деле энвайромент обновляется, но это значение не добавляется в словарь os.environ. Откройте исходник функции os.getenv(). Это просто шорткат для os.environ.get() В то время как putenv() это built-in С-функция. Словарь os.environ (или точней класс из MutableMapping) создаётся из энвайромента в момент инициализации. Функция putenv() самостоятельно его не изменяет. В тоже время, когда вы создаёте или изменяете ключ в os.environ, автоматически вызывается putenv() в методе __setitem__(). То есть, технически putenv() всё делает верно, но в os.environ это не отражается. Можно проверить так: >>> os.putenv('MYVAR', '123') >>> os.system('python -c "import os;print(os.getenv(\'MYVAR\'))"') 123 Я объявил переменную в текущем процессе и вызвал дочерний процесс, который её унаследовал и получил в составе os.environ. Аналогично при удалении переменной вызывается еще одна built-in функция unsetenv(), удаляющая переменную из системы. Итого ▫️ Удобней всего явно обновлять переменные через os.environ ▫️ Есть способ неявно создать/удалить переменную через putenv/unsetenv, что не повлияет на os.environ но изменит энвайромент и передаст изменения сабпроцессам. Но так лучше не делать! ▫️os.environ это просто обертка для built-in функций putenv() и unsetenv(). #basic

Hashtags

#basic

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #aitrilogue

当前筛选 #aitrilogue清除筛选

AI & Law

@ai_and_law · Post #74 · 03.08.2023 г., 07:04

Најди слично Погледај

Advancing Responsible AI: Insights from the American Chamber of Commerce Hello, AI community! Today, we bring you valuable insights from the American Chamber of Commerce to the European Union's position paper for the AI Act trilogue negotiations. Let's look into the facts and recommendationstons. 🔹 Defining AI: The Chamber encourages EU decision-makers to align the definition of AI with the OECD's definition. A clear and internationally accepted AI definition fosters multilateral coordination in AI policy. 🔹 Streamlining High-Risk Designation: The paper suggests narrowing the scope of high-risk designation to avoid vagueness. This focused approach ensures that AI technologies with genuine high-risk factors receive appropriate attention while minimizing unnecessary burdens on other AI systems. 🔹 Outcome-Oriented Flexibility: Chapter III requirements largely match current responsible AI practices. However, the Chamber emphasizes the importance of remaining flexible and outcome-oriented. 🔹 Obligations for Foundation Models and General Purpose AI: The paper calls for obligations tailored to foundation models and general-purpose AI. 🔹 Transparency in Artificially Generated Content: Transparency is key when it comes to artificially generated content. The Chamber advocates for measures that promote understanding and disclosure of AI-generated content to safeguard users from potential misinformation and manipulation. 🔹 Harmonized Enforcement and Flexible Standards: To create a robust AI landscape, harmonized enforcement and clear yet flexible standards are necessary. #ResponsibleAI#AIRegulation#AIAct#AITrilogue#TechPolicy#AICommunity#GlobalAI#AIStandards

Hashtags

#responsibleai #airegulation #aiact #aitrilogue #techpolicy #aicommunity #globalai #aistandards