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 1 слични објави

Пребарај: #dataenginering

当前筛选 #dataenginering清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2420 · 12.11.2024 г., 16:01

#вакансия#edtech#nlp#llm#dataenginering Наша команда проектирует и реализует образовательные решения под заказ крупных компаний в сфере: ИИ, дата инжиниринга и разработки на Java, React. Сейчас находимся в поиске Преподавателя в команду курса по большим языковым моделям. Человека с опытом в NLP и LLM. Подробнее: Проведение занятий по выбранным темам. Занятия в формате вебинаров 2 раза в неделю по 2 часа. Студенты - уровня jun и jun+. Оплата – до 30 000 руб. за проведение 1 занятия, по итогу собеседования. Интересно, свяжитесь со мной, и все обсудим) t.me/KaterinkaGl или [email protected]