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: #envoy

当前筛选 #envoy清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15521 · 25.02.2026 г., 11:30

#rust#ai_gateway#ai_gateway_support#envoy#envoyproxy#gateway#generative_ai#llm_gateway#llm_inference#llm_proxy#llm_routing#llmops#llms#openai#prompt#proxy#proxy_server#routing Plano is an AI-native proxy server that handles key tasks for agentic apps like routing between agents, smart LLM model selection, safety guardrails, and automatic traces for observability. Define agents in simple YAML, write basic HTTP code in any language, and start Plano to run multi-agent systems without custom plumbing or framework lock-in. You benefit by building and shipping reliable agents to production much faster, focusing on core logic while gaining safety, low latency, and easy scaling. https://github.com/katanemo/plano