TGINSIGHT SIMILAR POSTS
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
Пребарај: #filesystem
@sudo_recast · Post #484 · 02.11.2022 г., 03:09
LXC https://linuxcontainers.org/lxc/manpages//man7/lxc.7.html Overlay #Filesystem https://www.kernel.org/doc/html/latest/filesystems/overlayfs.html https://wiki.archlinux.org/title/Overlay_filesystem #til#container
Hashtags
@githubtrending · Post #14657 · 01.05.2025 г., 14:30
#c_lang#embedded#filesystem#microcontroller LittleFS is a file system designed for small devices like microcontrollers. It helps keep your data safe even if the power goes off suddenly. This is because it uses a "copy-on-write" system, which means it doesn't overwrite old data until the new data is safely stored. LittleFS also helps extend the life of your storage by spreading out writes across different areas, a process called wear leveling. This makes it very reliable and efficient for devices with limited memory and storage. https://github.com/littlefs-project/littlefs
@githubtrending · Post #14917 · 05.07.2025 г., 13:00
#rust#bigdata#cloud_native#distributed_systems#filesystem#minio#object_storage#oss#rust#s3 RustFS is a fast and safe distributed object storage system built with Rust, offering high performance and scalability for large data needs like AI and big data. It is compatible with S3, easy to use, and open source under the business-friendly Apache 2.0 license. Compared to others like MinIO, RustFS provides better memory safety, no risky data logging, and supports local cloud providers. You can quickly install it via a script or Docker, manage storage through a simple web console, and benefit from a strong community and detailed documentation. This makes RustFS a reliable, cost-effective choice for secure, scalable storage. https://github.com/rustfs/rustfs
@githubtrending · Post #15561 · 14.03.2026 г., 12:30
#python#agent#agentic_rag#ai_agents#clawbot#context_database#context_engineering#filesystem#llm#memory#openclaw#opencode#rag#skill OpenViking is a free open-source tool that acts as a context database for AI agents, using a simple file system to organize memories, resources, and skills under viking:// paths. It fixes issues like scattered data, high token costs, weak searches, and untraceable errors with tiered loading (L0 abstracts, L1 overviews, L2 details loaded on demand), recursive directory retrieval, visual traces, and auto-session memory updates. You benefit by building smarter, cheaper agents faster—like managing files—saving up to 96% on tokens while boosting task success by 50%+. https://github.com/volcengine/OpenViking