TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #110 · 3 јул.

Есть у QLabel есть одна особенность. Её минимальный размер определяется текстом, который в неё записан. Это приводит к тому что длинный текст принудительно увеличивает ширину интерфейса. В большинстве случаев это выглядит плохо. Как с этим бороться? 🔸 Обрезать текст заранее, задав лимит по длине строки. В этом случае мы теряем часть визуальной информации. Не всегда угадаешь нужный размер. В разных OS шрифт используется разный. 🔸 Делать перенос строки. Тогда мы получим изменение размера в другую сторону, что тоже поломает интерфейс. 🔸 Переопределить paintEvent() и сделать кастомный рендеринг текста. Можно, но слишком сложно для такой задачи. Проще всего обрезать текст под текущий размер виджета используя класс QFontMetrics. Он имеет готовый метод elidedText(), который просто вызываем по событию resizeEvent. Я также добавил установку ToolTip чтобы всегда можно было увидеть полный текст при наведении курсора. 🌎 Код здесь #qt#source

Hashtags

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #openness

当前筛选 #openness清除筛选

Маленький преданонс. В августе-ноябре 2018 года мы в Информационная культура и Ассоциация участников рынка данных, а конкретно я лично проводили обследование открытых интерфейсов государственных информсистем и иных информационных систем под госрегулированием на предмет раскрытия из них персональных данных пользователей. Только на основе общедоступной информации. Результаты не были публичными, их направили в Минсвязь, Роскомнадзор, Генпрокуратуру, что-то всё ещё в работе, а многое уже исправлено. Около половины найденного - это сведения из удостоверяющих центров, государственных и не очень. И как раз в их случае большая часть найденного уже исправлена, а остальные не исправят пока их явно не "пнешь" похоже. Лично я долго думал что делать с найденным. Можно ли делать общедоступными результаты этого исследования? Можно ли рассказывать о путях вылова раскрытия перс. данных в информационных системах. В итоге ту часть исследования которая касается удостоверяющих центров мы будем делать общедоступной. Это подробный анализ систем с конкретными путями воспроизведения и скриншотами по 17 УЦ в которых выявлена эта история (из примерно 50% существующих которые мы проверили). Сейчас есть развилка: 1. Сделать это в виде собственного доклада, после перепроверки и дополнения информацией о том что было исправлено в итоге после чего рассылать пресс-релиз. 2. Поделиться с одним из крупных федеральных изданий под то что у них будет 1-2 журналиста готовых проверить то что тогда было выявлено и что исправлено и написать об этом качественный материал сославшись на Инфокультуру и Ассоциацию. Может быть даже провести это исследование повторно охватив 100% УЦ. Если есть идеи и предложения как это лучше сделать - пишите мне на [email protected] #openness#investigations#gis#personaldata