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: #episteme

当前筛选 #episteme清除筛选

‍Рубрика: КодМашины 🔥 ИИ-революция 2025: как Альтман, Безос и Белый дом перезапускают науку Конец года взорвался новыми амбициозными проектами — от частных инициатив до государственных мегапрограмм. Вот что происходит: 🚀Ключевые игроки и их стратегии: 1. Episteme (Сэм Альтман) - Цель: создать «новый тип R&D-организации» для поддержки рискованных, междисциплинарных идей, которые отвергают традиционные институты. - Философия: сознательно менять «эпистему» эпохи — систему идей, определяющих мышление. Ссылаются на Фуко, Коперника и Медичи. - Фокус: фундаментальные исследования без бюрократии и коммерческого давления. 2. Project Prometheus (Джефф Безос) - Инвестиции: $6,2 млрд. - Направление: ИИ для физических задач — робототехника, аэрокосмос, автоиндустрия (конкуренция с Маском?). - Команда: почти 100 человек из Meta, OpenAI, DeepMind. Безос — содиректор. 3. Миссия Генезис (Белый дом) - Масштаб: национальный проект уровня «Манхэттенского». - Цель: ускорить научный прогресс через ИИ — от материаловедения до космоса. - Контекст: «поворотный момент», требующий исторических усилий. 4. Стартап Яна Лекуна - Критика: языковые модели (вроде ChatGPT) — тупик, так как не понимают физический мир, не умеют рассуждать и планировать. - Цель: следующая ИИ-революция — системы с памятью, логикой и способностью к абстракции. 💡 Почему это важно? - Смена парадигмы: Акцент смещается с чисто цифровых моделей (NLP) на ИИ для реального мира — робототехника, наука, инженерия. - Гонка инвестиций: Частные капиталы ($6,2 млрд у Безоса) и государственные ресурсы (США) объединяются для прорыва. - Кризис традиционной науки: Episteme и Лекун прямо указывают на ограничения академической системы — бюрократия, узкая специализация, избегание риска. 📈 Куда движется рынок? - Прорывы ожидаются в областях: - Наука + ИИ: ускорение открытий (например, новые материалы). - Киберфизические системы: роботы, автономные транспортные средства, космос. - ИИ с рассуждением: переход от статистических моделей к системам с логикой и памятью. #ИИ#Наука#Инновации#R&D #Episteme#Prometheus#МиссияГенезис#Лекун 🌐@EconRUDN