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
#go#blob_storage#cloud_drive#distributed_file_system#distributed_storage#distributed_systems#erasure_coding#fuse#hadoop_hdfs#hdfs#kubernetes#object_storage#posix#replication#s3#s3_storage#seaweedfs#tiered_file_system
SeaweedFS is a fast, simple, and highly scalable distributed file system designed to store billions of files and serve them quickly, especially small files. It uses a master server to manage volumes on volume servers, which handle file data and metadata, enabling very fast file access with minimal disk reads. It supports features like replication, erasure coding, cloud integration for elastic storage, and compatibility with many metadata stores and APIs including Amazon S3. This means you get efficient, cost-effective storage with fast access, easy scaling, and flexible deployment options for large-scale file storage needs.
https://github.com/seaweedfs/seaweedfs