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
#python#agents#graph#llms#rag
Graphiti helps AI systems handle constantly changing information by building real-time knowledge graphs that track relationships and historical data, allowing them to integrate user interactions, business data, and external sources seamlessly. Unlike traditional methods, it updates information instantly without needing full recomputations, enabling precise historical queries and efficient hybrid searches. This helps AI applications stay context-aware, automate tasks effectively, and manage complex, evolving data with minimal delay.
https://github.com/getzep/graphiti
#typescript#csv#diagrams#graph#json#nextjs#react#tool#visualization#yaml
JSON Crack is a free, open-source tool that instantly turns complex JSON, YAML, CSV, XML, or TOML data into clear, interactive graphs, making it easier to explore and understand your information. It lets you convert between formats, validate data, generate code (like TypeScript interfaces), run queries, and export visuals as images—all while keeping your data private since everything processes locally on your device[1][2][5].
https://github.com/AykutSarac/jsoncrack.com
#cplusplus#arduino#cansat#csv#embedded#graph#ground_station#iot#microcontroller#network#projects#qt#serial#serial_studio
Serial Studio is a free, easy-to-use tool that lets you visualize real-time data from devices like microcontrollers via serial ports, Bluetooth, or network connections. It works on Windows, macOS, and Linux, and offers customizable dashboards with various widgets to monitor sensor data, debug info, or telemetry. You can quickly plot data, export it as CSV for analysis, and even use advanced features like checksum validation and JavaScript data processing. It supports hobbyists, educators, and professionals by simplifying data monitoring and debugging, saving you time and effort in understanding your device’s output. Pro versions add commercial use and extra features[1][4][5].
https://github.com/Serial-Studio/Serial-Studio
#rust#ai#ai_ocr#attention_mechanism#gnn#gnn_model#gnns#graph#graph_neural_networks#llm_inference#low_latency#mincut#neo4j#ocr#onnx#rust#vector#wasm
RuVector is a free, open-source vector database that gets smarter with every query. Unlike static databases, it learns from usage via GNN layers, runs LLMs locally with no cloud costs, supports graph queries like Neo4j, scales freely across nodes, and deploys as a single self-booting file (125ms startup). Run with `npx ruvector`. You benefit from faster, more accurate AI search that improves automatically, zero operating costs, full offline/privacy control, and easy scaling—perfect for RAG, agents, or edge apps without vendor lock-in.
https://github.com/ruvnet/ruvector