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
Sagen Sie Hallo zu diesem Geschwader von Boston Dynamics-ähnlichen Robotern - hergestellt von einer chinesischen Robotikfirma.
#BostonDynamics
Crazy World 🔥
Mehr auf 👇
https://t.me/CraziiWorld
🤖 Робопсы Спот компании Boston Dynamicsприняли участие в показе новой коллекции одежды бренда Coperni в Париже.
Один из роботов взял сумочку у модели, которая шла по подиуму. Для этого устройство использовало манипулятор, установленный вместо головы.
👀 Другой Спот долго рассматривал модель, а затем помог ей снять пиджак.
#BostonDynamics
🤖Boston Dynamicsнаучила двуногого робота Atlas поднимать и бросать предметы.
Инженеры прикрепили к верхним конечностям устройства захваты, включающие неподвижные и динамичные «пальцы». В ролике с помощью этих механизмов робот смог поднять и удержать сумку, которую затем бросил рабочему на строительных лесах.
⚙️ В конце видео Atlas совершил «многоосевой кувырок 540-градусным поворотом». По данным компании, этот трюк добавляет асимметрию в движения робота, что является гораздо более сложным навыком по сравнению с предыдущим паркуром.
#BostonDynamics#роботы
🎄Boston Dynamicsопубликовала ролик с роботами, украшающими елку.
В видео четвероногий Спот с манипулятором не может дотянуться до верхушки дерева, чтобы прикрепить бант. Поэтому он приводит двух робопсов, которые выступают в качестве ступеней.
В конце ролика компания поздравила всех с наступающим Новым годом и пожелала счастливых праздников. Также она показали неудачную попытку Спота повесить бант.
🤖 По данным Boston Dynamics, в видео робопсами управляли профессиональные операторы.
#BostonDynamics#роботы
🤖Boston Dynamicsопубликовала ролик с роботами в роли участников популярного южнокорейского бой-бэнда BTS. Видео создано для концерта группы Yet To Come в Пусане.
В ролике робопсы Спот поют и танцуют вместо музыкантов под песню Permission to Dance. Также в нескольких эпизодах появляется двуногое устройство Atlas.
#BostonDynamics#роботы
🤖Boston Dynamics обучила двуногого робота Atlas паркуру.
Компания опубликовала видео, где устройства преодолевают полосу препятствий и делают синхронное сальто назад.
🤯 Разработчики также показали, как обучали Atlas трюкам и с какими трудностями столкнулись в процессе тренировки.
#BostonDynamics#роботы
🎄Boston Dynamicsопубликовала ролик с роботами, украшающими елку.
В видео четвероногий Спот с манипулятором не может дотянуться до верхушки дерева, чтобы прикрепить бант. Поэтому он приводит двух робопсов, которые выступают в качестве ступеней.
В конце ролика компания поздравила всех с наступающим Новым годом и пожелала счастливых праздников. Также она показали неудачную попытку Спота повесить бант.
🤖 По данным Boston Dynamics, в видео робопсами управляли профессиональные операторы.
#BostonDynamics#роботы
🤖 Boston Dynamics показала работа Atlas, работающего на ИИ-мозге класса “Large Behavior Model”.
Робот выполняет полноценные складские задачи - например, укладывает коробки. Один модуль управляет всем: ходьбой, приседанием, подъёмом, балансом. Навыки не программировали вручную- Atlas научился им по демонстрациям человека.
Это шаг от «заранее прописанных движений» к автономному поведению: единая модель, способная учиться и выполнять сложные моторные задачи.
@ai_machinelearning_big_data
#ai#robots#BostonDynamics
#BostonDynamics#Humanoids#Atlas
В начале января на CES 2026 Boston Dynamics показала новую коммерческую версию робота Atlas (писал об этом здесь). Поскольку исследовательская версия уходит на пенсию, компания показала ролик, где предыдущая версия Atlas перед уходом демонстрирует прыжки, сальто назад, почти человеческий бег и, конечно, неудачные попытки всего этого.
🦾 Boston Dynamics показали впечатляющее видео своего робота.
Atlas получает изображение с камеры, данные о положении тела и текстовую команду. На основе этого модель генерирует плавные движения всего корпуса 30 раз в секунду.
Это не набор хрупких скриптов, а система, которая сама «думает», как выйти из ситуации.
Вместо того чтобы «прыгать» от точки к точке, система сразу строит короткую последовательность действий — примерно на полторы секунды вперёд.
Часть из них выполняется, а потом план обновляется, чтобы движения оставались точными и естественными.
Робот показывает, что может работать в реальном бардаке, где всё падает, двигается и мешает работе.
@ai_machinelearning_big_data
#ai#robots#BostonDynamics#atlas