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: #streamingfraud

当前筛选 #streamingfraud清除筛选
AI & Law

@ai_and_law · Post #394 · 11.09.2024 г., 07:04

Criminal Indictment Exposes $10 Million AI Music Streaming Fraud In a groundbreaking case, a North Carolina musician, Michael Smith, has been indicted for orchestrating a massive streaming fraud scheme that allegedly exploited AI-generated tracks to rake in over $10 million in royalties. This marks the first criminal case involving artificially inflated music streaming, highlighting the emerging risks as AI tools become more embedded in the music industry. Smith is accused of partnering with an AI music company to create a vast library of tracks, which he then fraudulently boosted using a network of bot accounts across major platforms like Spotify, Apple Music, and YouTube Music. The complex scheme, which began in 2017 and continued through 2024, involved deceiving distributors, financial institutions, and even the Mechanical Licensing Collective (MLC), which eventually caught on and halted royalty payments. This case underscores the growing challenge of maintaining integrity in the digital music ecosystem as AI continues to evolve. As the DOJ takes action, the music industry must ramp up efforts to detect and prevent such fraudulent activities to protect legitimate creators and maintain trust in digital platforms. #AI#MusicIndustry#StreamingFraud#DigitalLaw#Copyright