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
🪐 The galaxy ESO 137-001, streaking through the Norma Cluster about 220 million light-years away, has a spectacular "tadpole" shape with long blue tails streaming out behind it. These tails are made of hot, stripped gas and young stars that formed as the galaxy plunges through the dense cluster, showing how powerful cosmic forces can stretch and reshape galaxies far beyond the classic spirals and ovals. ✨
#galaxies⚡#shapes⚡#cluster⚡#nasa⚡#galaxy⚡#stars⚡#astronomy⚡#universe⚡#cosmos⚡#space
👉subscribe Universe Mysteries
👉more Channels
🪐 The massive galaxy cluster Abell 370, situated about 4 billion light-years away in the constellation Cetus, acts as a colossal cosmic lens. Its immense gravity bends and magnifies the light from galaxies far beyond, creating spectacular arcs and distorted images that unveil some of the most distant and faint structures ever seen in the universe. ✨
#lensing⚡#galaxies⚡#cluster⚡#nasa⚡#galaxy⚡#stars⚡#astronomy⚡#universe⚡#cosmos⚡#space
👉subscribe Universe Mysteries
Открытый вебинар про сегментацию 29 августа
Сегментация – одна из самых сложных штук в анализе данных. И одна из самых опасных. Потому что есть соблазнительное лёгкое решение: быстренько закинуть переменные в K-means, нажать на две кнопки, задать число кластеров, и всё, у тебя уже что-то получилось. А бизнесу потом расхлёбывать. Бизнесу потом жить с этим.
29 августа заглянем под капот сегментации. Вопросы, которые обсудим на вебинаре:
— Почему для сегментации недостаточно только кластерного анализа, и нужны также другие методы? Какие?
— Почему нельзя полагаться на машинное решение, даже если вы гуру кластерного анализа?
— Почему нельзя задавать слишком много переменных на вход?
— Зачем обязательно нормировать сегментирующие переменные? И как нормировать?
— Кластеры на факторах: да или нет?
— Почему K-means – плохой метод, если кластерные центры неизвестны?
— Как понять, по каким именно переменным сегменты различаются, а какие переменные лишние?
— Как сократить список переменных, чтобы легко идентифицировать сегмент?
— Как воспроизводить полученные сегменты в последующих исследованиях?
Как всегда, смотрим всё на примерах из нашей исследовательской практики.
Спикер: Марк Шафир, CEO & Co-Founder RADAR и RADAR.Школы
Формат: Zoom-конференция
Дата и время: 29 августа 2024, в 19:00 МСК
Участие бесплатное, необходима регистрация
#radar_school#lectures#webinar#cluster#segmentation#mark_shaphir