TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

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 3 слични објави

Пребарај: #cnil

当前筛选 #cnil清除筛选
AI & Law

@ai_and_law · Post #623 · 29.07.2025 г., 07:04

🇫🇷CNIL Issued GDPR Guidance for AI Development France’s data protection authority, CNIL, has published its finalized recommendations on applying the GDPR to AI systems. The guidance addresses core compliance areas: lawful training data practices, security obligations, and data annotation protocols. It provides clarity for AI developers navigating GDPR requirements at every stage of system design. This move aligns with CNIL’s 2025–2028 strategic plan, which prioritizes sector-specific AI guidance. The message is clear: AI development in the EU must embed data protection by design—and regulators are now setting detailed expectations to ensure it happens. #AI#GDPR#CNIL

AI & Law

@ai_and_law · Post #607 · 04.07.2025 г., 07:04

🇫🇷France Launches PANAME: Building Tools to Audit AI Privacy France's CNIL has announced PANAME (Privacy Auditing of AI Models) — a new joint initiative with national digital regulators and research institutions to develop auditing tools for AI systems trained on personal data. The project aims to evaluate how well these models safeguard privacy and to publish a catalog of auditing instruments, with an emphasis on open-source accessibility. By leading the development of concrete, testable tools for privacy risk assessment in AI, CNIL positions Europe to move beyond principles into enforcement. PANAME is not just a technical step — it’s a governance strategy that seeks to embed accountability directly into AI infrastructure. #AICompliance#CNIL#AIRegulation#DataProtection

AI & Law

@ai_and_law · Post #139 · 16.10.2023 г., 07:04

France's CNIL Releases Initial Opinions on AI and GDPR Compliance Hello, everyone! France's data protection authority, the Commission nationale de l'informatique et des libertés (CNIL), has unveiled its initial perspectives on ensuring that artificial intelligence (AI) deployments adhere to the European Union's General Data Protection Regulation (GDPR). In its assessment, the CNIL recognizes the GDPR's role in providing an "innovative and protective framework" for AI. Moreover, the CNIL emphasizes how specific GDPR principles can be applied across a spectrum of AI technologies. #AI#GDPR#CNIL#DataProtection#Compliance