今天我要给大家介绍一个非常有用的 Python 库:python-dotenv。这个库的主要功能是让我们可以把应用程序的配置信息,比如数据库凭证、API 密钥等,存储在一个叫做 .env 的文件中,而不是硬编码在代码里。这样做的好处是,我们可以在不修改代码的情况下,轻松更改应用程序的配置信息。而且,由于 .env 文件通常不会被版本控制系统跟踪,我们还可以防止敏感信息泄露。
在项目中,我们通常需要设置一些环境变量,用来保存一些凭证或其它数据,这时我们可以使用 dotenv 这个 crate。
在程序运行使用当中,尤其是框架设计中,配置文件是必不可少的,配置文件的存在能够放置参数或者选项设置,使得程序更加灵活可用,下面就来介绍 Python 读取配置文件的常用方法。
对于Python应用程序,导入模块占用了大部分启动时间。例如,pipenv --version 花费了大约800ms,而import pipenv 花费了700ms。
行文开始,先感谢几位指导的老师。相关标题和内容都已经在博客站点修改,微信公众号中就不重复推送了。
configpare算是老牌的配置文件选择之一了,优点是标准库,不需要安装,但是需要注意的一点是,在Python2和Python3上使用方式略有差异
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pip install python-dotenv 安装python-dotenv包
相信读完前面几篇有关 Serverless Component 文章的小伙伴已经体验到,它给我们开发带来的便利。但是实际我们的日常开发项目中,并不仅仅只是单纯地一个项目部署那么简单,我们的敏捷开发流程中,还有开发、联调、测试、预发布、正式环境等关键词。 那么有小伙伴就有疑惑了,我的业务开发完了,如何管理不同环境的配置呢?比如测试环境的数据库配置和正式环境的如何切换?于是抛转引入,写了此篇文章,来跟大家一起学习和探讨。 读完本篇将你将了解到: Serverless Component 部署原理 dotenv
OPENAI_BASE_URL的值是 https://api.fe8.cn/v1(/v1不要漏掉)
我曾经写过一个用 Python 发送 html 邮件及附件的程序,分享在了网络上,里面的收件人没有做隐藏处理,用的是我自己最常用的邮箱。然后,苦恼随之而来:我会不停的收到测试邮件(垃圾邮件)。问了其中一个发件人才知道有培训机构用这个教学,学员什么都不改直接运行,于是我就不停的收到邮件。
使用环境变量是配置 Node.js 程序的好方法。而且许多包或模块可以基于不同的 NODE_ENV 变量的值表现出不同的行为。
因此,你想使用Infura的API访问以太坊网络-你将如何做?首先,你需要确保你拥有Infura帐户(查看此教程 申请账号!)接下来,需要确定要使用哪个接口 - Infura在HTTPS和WebSocket接口上都支持JSON-RPC。在本教程中,我们介绍使用每个接口的原因,以及将通过Node.js示例介绍两种访问以太坊API的方法。
博客首发:https://bornforthis.cn/posts/19.html
Vue-Cli 允许我们在项目根目录创建.env.[mode]文件来设置一些打包编译的启动参数,通过执行脚本的时候加mode参数,指定不同环境需要加载的配置文件
pylmkit 是一个旨在构建或集成具有实用价值的大模型(LM)应用程序的项目,旨在帮助用户快速构建符合其业务需求的应用程序。
Laravel在启动时会加载项目中的 .env文件。对于应用程序运行的环境来说,不同的环境有不同的配置通常是很有用的。 例如,你可能希望在本地使用测试的 Mysql数据库而在上线后希望项目能够自动切换到生产 Mysql数据库。本文将会详细介绍 env 文件的使用与源码的分析。
相信读完前面几篇有关 Serverless Component 文章的小伙伴已经体验到,它给我们开发带来的遍历。但是实际我们的日常开发项目中,并不仅仅只是单纯地一个项目部署那么简单,我们的敏捷开发流程中,还有开发、联调、测试、预发布、正式环境等关键词。那么有小伙伴就有疑惑了,我的业务开发完了,如何管理不同环境的配置呢?比如测试环境的数据库配置和正式环境的如何切换?于是抛转引入,写了此篇文章,来跟大家一起学习和探讨。
本文译自 Matt Stauffer 的系列文章. ---- 如果你关注我的博客有段时间了,那你应该曾经见过我在 Laravel 环境检测问题上的各种尝试,特别使用环境变量进行检测这方面。例子 感谢 Laravel 5, 它极大地简化了环境检测环节。在 4.x 版的时候,你要创建多个基于运行环境名称的环境配置文件(比如 .env.php, .env.local.php 等)。老实说,我从来用过这个功能。但我觉得理论上你应该会把所有环境配置文件提交到代码库。但由于我们从来不提交任何环境配置文件,所以这种区分环
至此完成了jupyterlab的安装。安装完成后,我们便可以在VS Code上进行配置使用,VS Code 的安装自行百度、Google。
首先,我们通过 shell 命令 cd ./actix-web-async-graphql-rbatis/backend 进入后端工程目录(下文中,将默认在此目录执行操作)。
上一篇主要介绍了 bun 的启动模式及如何使用 jsx 语法。我在上一篇的朋友圈评论区说过,bun 与 Node.js 之争,最终可能就是内存与 CPU 之争;bun 能否推广起来,就看单用户成本中的 CPU 成本与内存成本哪个更贵。
在之前的公众号文章:开发经验:如何正确设置开发环境与生产环境的配置参数中,我提到了把项目的开发环境与生产环境的配置文件分开管理这种方式。
在日志方面,我的做法是这样的,既打印到终端,又输出到文件,开发环境的级别是 DEBUG,生产环境是 INFO,我最常用的一份配置文件如下:log.py
https://learn.microsoft.com/en-us/semantic-kernel/overview/
Slack是团队的沟通平台。Slack有许多附加组件,可以让团队扩展Slack,并将其与其他程序集成。slash命令是在消息输入框中执行操作的快捷方式。例如,键入/who列出当前频道中的所有用户。
koa2 作为 nodejs 中面向未来的 web 开发框架,对于想做全栈的工程师基本是必学的,但是它并不是一个开箱即用的框架,很多必要模块需要我们自己去安装配置,整个项目框架都需要我们自己搭建,因此我把自己搭建框架的步骤记录下来,仅供参考。
Dotenv 是一个零依赖的模块,它能将环境变量中的变量从 .env 文件加载到 process.env 中。
vue3-composition-admin 是一个管理端模板解决方案,它是基于vue3,ts和element-plus,项目都是以composition api风格编写。
在控制器中用到了Validator::make(),它默认是use Dotenv\Validator;
先来看看Vue CLI关于模式和环境变量的说明,我们看到有这么一段话:想要了解解析环境文件规则的细节,请参考 dotenv。我们也使用 dotenv-expand 来实现变量扩展 (Vue CLI 3.5+ 支持)。我们先用Vue Cli来创建一个Vue项目。
learn from https://learn.deeplearning.ai/langchain
在以太坊生态系统中,ERC20 代币是最常见的一种代币标准。ERC20 代币基于智能合约构建,可以在以太坊网络上进行转账和查询余额。
课程学习自 知乎知学堂 https://www.zhihu.com/education/learning
值得一提的是,SK 的 plugin 会和 ChatGPT、Bing、Microsoft 365 通用。「很快」你用 SK 写的 plugin 就可以在这些平台上无缝使用了。这些平台上的 plugin 也可以通过 SK 被你调用。
想要回答这两个问题,就不得不提到今天文章的主角——RAG。RAG,也就是检索增强生成(Retrieval-augmented generation) ,可以弥补现有 LLM 应用能力的技术。
在使用Node.js进行开发时我们会将敏感的信息分为生产环境和开发环境进行文件形式的保存,那么如何设置环境变量成为了 一个问题。
前言 一般一个项目会配置多套环境:开发/测试/生产环境,每套环境的配置不一样,比如不同的运行环境配置的数据库不一样。 config配置 在前面的配置管理中https://www.cnblogs.com/yoyoketang/p/16629630.html,已经学会了在config.py 文件写不同环境的配置类 import os class Config(object): # DEBUG = False JSON_AS_ASCII = False # 设置SECRET_KEY
在之前的文章中,我们已经介绍了如何用 Milvus 向量数据库以及 LlamaIndex 搭建基础的聊天机器人《Chat Towards Data Science |如何用个人数据知识库构建 RAG 聊天机器人?》《书接上回,如何用 LlamaIndex 搭建聊天机器人?》。
上篇介绍到:InfluxDB-IOx的环境搭建,详情见:https://my.oschina.net/u/3374539/blog/5016798
我们相信,懂 AI、懂编程、懂业务的超级个体,会是 AGI 时代最重要的人。所以我们提出了「AI 全栈工程师」这个概念,让它显得不那么浮夸。
对于一个需要灵活更改配置的项目来说,配置中心是必不可缺的一个功能。它可以帮我们统一管理配置项,降低了更改配置时对系统造成误操作的风险。
LangChain是一个用于开发由语言模型驱动的应用程序的框架。它不仅可以通过API调用语言模型,还可以连接语言模型到其他数据源(数据感知),并允许语言模型与其环境进行交互(具有代理性)。LangChain提供了模块化的抽象组件,用于与语言模型一起工作,并为所有这些抽象提供了实现集合。此外,LangChain还提供了特定用例的链(Chains),可以将这些组件以特定方式组装在一起,以最好地完成特定用例。
接下来我将用 Nebula(https://symbl.ai/platform/nebula/llm/)替代 OpenAI,Hugging Face 上的 Embedding 向量模型代替 OpenAI 模型。
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标题有点长,但是基本也说明出了这篇文章的主旨,那就是利用GPT AI智能回答自己设置好的问题
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