MEXC Fair Price Spreads 10%
@MEXC_FairPrice_Spreads · Post #1262 · 09.02.2026 г., 01:23
#CAI | 13.20% | SHORT🔴 Last Price: 0.0463 Fair Price: 0.0409 Max Leverage: 20x Max Size: 55.56$ MEXC Fair Price Spreads
Hashtags
TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
TGINSIGHT SIMILAR POSTS
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
Резултати
Пронајдени 6 слични објави
Пребарај: #cai
当前筛选 #cai清除筛选
MEXC Fair Price Spreads 10%
@MEXC_FairPrice_Spreads · Post #1024 · 02.02.2026 г., 09:13
#CAI | 13.67% | LONG🟢 Last Price: 0.0562 Fair Price: 0.0651 Max Leverage: 20x Max Size: 67.44$ MEXC Fair Price Spreads
Hashtags
Binance Alpha Airdrop Tracker
@BinanceAlphaAirdropTracker · Post #521 · 12.01.2026 г., 07:58
⏰#CAI Claim with minimum 252 pts starts in about 2 minutes 🎁 Airdrop: 40 $CAI ($NotAvailable)
Hashtags
VIP_影视分享
@WangZhuanZhan · Post #34516 · 28.10.2024 г., 12:55
C-c彩c桥q- 彩桥 (1982) 直达链接：https://pan.quark.cn/s/a016840f82fb #彩桥 #Cai qiao 链接：https://link3.cc/sf_com #电影#爱情#内地#80年代
AI & Law
@ai_and_law · Post #197 · 22.12.2023 г., 08:04
CAI Unveils Public "Zero Draft" for AI Framework Convention Greetings AI & Law community! The European Committee on Artificial Intelligence (CAI) has announced the public release of the revised "Zero Draft" Framework Convention on Artificial Intelligence, Human Rights, Democracy, and the Rule of Law. Key Points: 1️⃣ The "Zero Draft" serves as the foundational document for drafting the Framework Convention and is not the final outcome of CAI negotiations. 2️⃣ A Consolidated Working Draft has been prepared based on the first reading of the revised Zero Draft, containing preliminary agreements and proposals for further negotiations. 3️⃣ The text which is not in brackets and in red font is considered to be preliminarily agreed. 4️⃣ The CAI Bureau has decided to make this document public, providing transparency into the ongoing process. The recently released Draft Framework Convention, based on outcomes from the second reading, will be the focal point for the upcoming 9th Plenary meeting. Notably, provisions under negotiation include the Scope, Risk and impact management framework, and the Conference of the Parties. #AIlaw#CAI#AIregulation#FrameworkConvention#TransparencyInAI
GitHub Trends
@githubtrending · Post #15481 · 09.02.2026 г., 11:30
#go#actions#cai#ci#claude_code#codex#copilot#gh_extension#github_actions GitHub Agentic Workflows let you write simple markdown instructions in natural language to automate repo tasks like triaging issues, fixing CI failures, generating reports, and improving code—running safely as GitHub Actions with AI like Copilot or Claude. Strong guardrails ensure read-only access by default, sandboxed execution, and human-reviewed outputs via pull requests. This saves you time on repetitive work, boosts efficiency with adaptive AI decisions, and keeps everything secure without complex YAML coding. https://github.com/github/gh-aw