Для определения, где запущен код Python — в PyCharm или в Google Colab, можно использовать следующий подход.
1. Проверка наличия модуля. В Google Colab есть модуль google.colab
, который не доступен в PyCharm. Можно проверить его наличие в коде следующим образом:
try: import google.colab environment = "Google Colab" except ImportError: environment = "PyCharm" print("Код выполняется в {}.".format(environment))
Если код выполняется в Google Colab, то переменная environment
будет установлена в значение "Google Colab". Если код выполняется в PyCharm, то переменная environment
будет установлена в значение "PyCharm".
2. Проверка переменных среды. В Google Colab установлены специфичные переменные среды, которых нет в PyCharm. Можно использовать эту информацию для определения текущей среды выполнения. Например, можно проверить наличие переменной COLAB_GPU
следующим образом:
import os if "COLAB_GPU" in os.environ: environment = "Google Colab" else: environment = "PyCharm" print("Код выполняется в {}.".format(environment))
Если код выполняется в Google Colab, то переменная environment
будет установлена в значение "Google Colab". Если код выполняется в PyCharm, то переменная environment
будет установлена в значение "PyCharm".
3. Проверка наличия особенностей среды выполнения. Обе среды выполнения, PyCharm и Google Colab, имеют свои особенности. Некоторые из них можно использовать для определения текущей среды выполнения. Например, в Google Colab доступна команда !pwd
для вывода текущей директории, которая не будет работать в PyCharm. Можно использовать эту команду следующим образом:
import subprocess try: subprocess.run(["pwd"], check=True) environment = "Google Colab" except subprocess.CalledProcessError: environment = "PyCharm" print("Код выполняется в {}.".format(environment))
Если код выполняется в Google Colab, то переменная environment
будет установлена в значение "Google Colab". Если код выполняется в PyCharm, то переменная environment
будет установлена в значение "PyCharm".
Заметьте, что эти методы могут не всегда быть надежными, так как не могут охватить все возможные ситуации. Лучший подход — комбинирование нескольких методов, чтобы повысить точность определения текущей среды выполнения.