TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #60 · 31 мар.

Вторая по частоте future-функция, которую я использовал, это абсолютный импорт from __future__ import absolute_import Что она делает? Изменения, которые вносит эта инъекция описаны в PEP328 Покажу простой пример. Допустим, есть такой пакет: /my_package /__init__.py /main.py /string.py Смотрим код в my_package/main.py # main.py import string Простой пример готов) Вопрос в том, какой модуль импортируется в данном случае? Есть два варианта: 1. модуль в моём пакете my_package.string 2. стандартный модуль string И вот тут вступает в дело приоритет импортов. В Python2 порядок следующий: помимо иных источников, раньше ищется модуль внутри текущего пакета, а потом в стандартных библиотеках. Таким образом мы импортнём my_package.string. Но в Python3 это поведение изменилось. Если мы указываем просто имя пакета, то ищется именно такой модуль, игнорируя имена в текущем пакете. Если мы хотим импортнуть именно подмодуль из нашего пакета то, мы должны теперь явно это указывать. from my_package import string или относительный импорт, но с указанием пути относительно текущего модуля main from . import string Еще одной неоднозначностью меньше 😎 Подробней про импорты здесь: https://docs.python.org/3/tutorial/modules.html #2to3#pep#basic

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #childrenrights

当前筛选 #childrenrights清除筛选
AI & Law

@ai_and_law · Post #741 · 13.01.2026 г., 08:04

🇭🇰Hong Kong Issues Deepfake Protection Toolkit for Schools Hong Kong’s Office of the Privacy Commissioner for Personal Data (PCPD) has published guidance on the use of an AI deepfake protection toolkit aimed at schools and parents. The guidance explains common types of deepfakes and typical scenarios involving abusive deepfakes in school settings, focusing on risks faced by students. The toolkit provides practical measures for prevention and incident response, outlining the roles of schools, parents, and students. Recommended school-level safeguards include data minimization, restricting access to personal data, and implementing general data security measures to reduce exposure to deepfake misuse. The initiative frames deepfake risks as a data protection and child safety issue, reinforcing the role of privacy governance and preventive controls in educational environments as generative AI tools become more accessible. #AIandLaw#Deepfakes#DataProtection#ChildrenRights#PrivacyLaw#AIRegulation