TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #173 · 28 окт.

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

Hashtags

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #batchprocessing

当前筛选 #batchprocessing清除筛选
AppPie

@AppPie · Post #2372 · 27.03.2025 г., 04:04

#Apps Squish: 基于浏览器的批量图像压缩工具 🔗GitHub Squish 是一个现代的、基于浏览器的图像压缩工具,利用 WebAssembly 技术提供高性能的图像优化。这款工具支持多种格式的图像处理,并提供直观的用户界面,让您可以压缩图像而不损失质量。 该项目由 Google Chrome 团队工程师 Addy Osmani 开发,是一系列与图像处理相关开源项目中的一个。Squish 完全在浏览器中运行,不需要将您的图像上传到任何服务器,保证了图像处理的隐私性。 主要特点 - 多格式支持:支持 AVIF、JPEG、JPEG XL、PNG 和 WebP 格式 - 批量处理:可同时处理多个图像文件 - 质量调整:通过滑块平衡文件大小和图像质量 - 拖放操作:可拖放或选择图像进行处理 - 下载选项:支持单个图像下载或批量下载所有处理后的图像 - 默认优化设置:AVIF (50%)、JPEG (75%)、JPEG XL (75%)、PNG (无损)、WebP (75%) - 本地处理:所有处理过程在浏览器中完成,无需上传图像 开源许可证 MIT License。 #GitHub#OpenSource#ImageCompression#WebAssembly#BatchProcessing 📮 频道 @AppPie