Для тех кто пишет расширения на PyQt/PySide для CG-софтов.
Когда я только начинал писать тулзы под Maya (тогда еще версия 2010-2011) мне приходилось ручками ставить PyQt4 под Maya. Даже написал мануалы по установке на своём сайте. Но потом стал доступен из коробки PySide и позже он обновится до PySide2. Для некоторых систем была поддержка PyQt5.
И как простому разработчику поддерживать этот зоопарк? Ведь хочется чтобы тул работал на любой версии (вы тоже делали модуль что-то типа import_qt.py?😁)
На помощь приходит проект Qt.py который поставил себе цель унифицировать использование Qt-биндингов вне зависимости от среды где запускается код. Те, кто давно пишут на Qt, скорее всего знают этот проект.
Он стал стандартом для CG-индустрии и используется в топовых студиях и проектах.
Qt․py помогает запускать один и тот же код на разных платформах с разными вариантами Qt-библиотек. Это может быть как интеграция в CG-софт, так и переносимость стендалонов между разными платформами с разными версиями Python.
Я решил рассказать о некоторых особенностях работы с этой библиотекой.
Сегодня о том, как установить и использовать Qt․py и что это вам даёт.
Установка
pip install Qt.py
Чтобы начать использовать Qt․py в коде достаточно заменить импорт вашего варианта Qt-биндинга на Qt․py
from [PySide|PyQt4|PySide2|PyQt5] import QtWidgets
=>
from Qt import QtWidgets
Теперь ваш код будет поддерживать любой вариант биндинга Qt в Python.
При этом не потребуется использовать if-else конструкции под разные версии. Все вызовы теперь одинаковы.
Всё что нужно сделать, это написать его по правилам PySide2. Именно эта версия была взята за основу.
Приоритет импорта такой:
1. PySide2
2. PyQt5
3. PySide
4. PyQt4
Что именно загрузилось можно посмотреть в переменной __binding__
>>> import Qt
>>> Qt.__binding__
'PySide2'
Приоритет имопрта можно изменить через переменные QT_PREFERRED_BINDING и QT_PREFERRED_BINDING_JSON. Причем под каждый проект оверрайды можно настраивать индивидеально.
#qt#libs
Dear Colleagues, I am thrilled to announce that I have successfully passed the AI Governance Professional certification exam from the International Association of Privacy Professionals (AIGP/IAPP).
This comprehensive exam covered a wide range of topics, from the technological foundations of AI systems and their lifecycles to the ethical, risk management, and legal considerations surrounding the development and deployment of AI systems.
I am committed to continuing my learning in this area and sharing news and valuable resources with you.
#IAPP#AIGP
AIGP 2025 Update: Streamlining AI Governance Certification for Real-World Impact
The IAPP has unveiled the latest version of its AIGP Body of Knowledge (BoK), effective for exams through February 2, 2025, offering a clearer, more flexible, and practical approach to AI governance certification. Simplified to four domains, the update places new emphasis on foundational principles, ensuring that certification aligns with the most relevant and influential legal frameworks worldwide.
This streamlined version is highly practical, designed to address the current responsibilities AI governance professionals encounter, not merely theoretical questions. Furthermore, Domains III and IV now separate the roles of developers and deployers, a crucial distinction reflecting how laws and standards are evolving in the field.
By balancing legal and technical insights, the new AIGP BoK solidifies its standing as the essential credential for those committed to responsible AI governance.
#AIGP#AIGovernance#LegalTech#ResponsibleAI#IAPP
IAPP Releases Comprehensive Report on AI Governance in Practice
The International Association of Privacy Professionals (IAPP) has released a new report on AI Governance in Practice, providing key insights into the evolving field of AI governance.
The report offers a foundational overview of AI, detailing its development and essential terminology. This approach allows anyone to grasp the basics and advance in the field. It includes a thorough inventory of AI risks, particularly data-centric ones, and offers practical strategies for managing them. Additionally, the report cites leading resources, including laws, regulations, and frameworks like the NIST AI RMF, providing a strong basis for deeper exploration.
Moreover, the report highlights various industry examples to contextualize theoretical concepts. For those preparing for the AI governance exam, the report aligns well with the AIGP Body of Knowledge and covers numerous topics likely to be tested.
#AI#AIGovernance#DataPrivacy#IAPP#AIGP
ISO Releases Free AI Governance Standard
The International Organization for Standardization (ISO), a prominent NGO known for creating industry standards, has made the important ISO/IEC 22989 standard publicly available for free. This standard addresses a wide range of AI governance topics, providing valuable guidelines for the responsible development and deployment of AI technologies.
ISO/IEC 22989 covers essential aspects of AI governance, including ethical considerations, risk management, and compliance requirements. It provides standardized concepts and terminology to help stakeholders understand and adopt AI technology effectively. This document is designed for a wide audience, including both experts and non-practitioners, offering insights into AI’s interdisciplinary nature, which encompasses computer science, data science, natural sciences, humanities, mathematics, and social sciences.
By making this standard freely accessible, ISO aims to promote the widespread adoption of responsible AI practices, ensuring that AI systems are trustworthy, robust, resilient, reliable, accurate, safe, secure, and private.
You can find ISO/IEC 22989 and other publicly avalable standards here.
#ISO#AIGovernance#AIGP#AI#Ethics#AICompliance#Technology#Innovation