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
ЦРУ впервые использовало систему Ghost Murmur для поиска пилота в Иране
ЦРУ применила технологию Ghost Murmur, объединяющую квантовую магнитометрию и ИИ, для обнаружения сбитого американского пилота. Система фиксирует слабые электромагнитные сигналы сердцебиения на расстоянии до 40 миль (64 км), отделяя их от помех. Это новый метод поиска по биофизической «подписи» человека, а не радиосигналу или визуальным следам.
#ЦРУ#GhostMurmur#технологии#поискпилота#ИИ
Главные новости России и мираздесь.
⚡️Амерички СпН (Combat Search and Rescue) по први пут употребили квантни магнетометар "Ghost Murmur" за даљинско лоцирање мете помоћу фреквенције срца?
Приликом лоцирања члана посаде F-15E Strike Eagle који је оборен над Ираном, спекулише се да је по први пут своју борбену примену имао систем за детекцију и издвајање магнетокардиографског сигнала човека из позадинског шума — Ghost Murmur.
Шта је Ghost Murmur?
Наиме, систем региструје изузетно слаб МКГ [магнетокардиографски] сигнал који потиче од рада срца, а чија је амплитуда вишеструко нижа од геомагнетне позадине. Зато је кључни технички услов не само осетљив сензор, већ и висококвалитетна алгоритамска филтрација (ВИ), способна да издвоји периодични биолошки образац конкретног лица.
📌 Наводи се да је пустињско окружење, са ниским антропогеним електромагнетним сметњама и минималним присуством других биосигнала, створило готово идеалан амбијент за реалну примену овог система. Спомиње се домет од 40 миља / око 64 км, када је систем интегрисан на UH-60 Black Hawk, као и могуће његове адаптације за F-35 Lightning II.
→ Линк: /t.me/borbeni_efektivi
→ Извор: /t.me/borbeni_efektivi
🪖#ЦИА〣#GhostMurmur〣#F15E〣#Иран〣#Квантна_магнетометрија〣#NV_центри〣#ISR〣#САР_операције#технологија#новитети
🇷🇸https://t.me/borbeni_efektivi