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
Lookonchain | ꘜ
Taking advantage of the market drop, the fresh wallet 0x2A92 bought another 30,069 $ETH($138.46M).
Over the past 2 days, this fresh wallet has withdrawn a total of 53,434 $ETH($242.34M) from #Kraken.
https://intel.arkm.com/explorer/address/0x2A9292f147765846472382392be99C175e1e4139
Lookonchain | ꘜ
Pumpfun(@pumpdotfun) deposited another 86,254 $SOL($16.22M) into #Kraken 6 hours ago instead of buying back $PUMP.
They have deposited a total of 3.93M $SOL($715.5M) to #Kraken at $182 and sold 264,373 $SOL for 41.64M $USDC at $158.
https://solscan.io/account/DM7aP6Edf2Ug7veSJ2STXjyMgbGPLSGKnhEQdTKePNne#transfers
Lookonchain | ꘜ
A newly created wallet "0x2A92" withdrew 23,365 $ETH($104M) from #Kraken in the past hour.
https://intel.arkm.com/explorer/address/0x2A9292f147765846472382392be99C175e1e4139
#KRAKEN
Nasdaq и Kraken готовят токенизацию акций
Nasdaq объявила о запуске дизайна «токена акции», где токен будет напрямую связан с официальным реестром акционеров: перевод токена = перевод самой акции, с сохранением прав голосования и корпоративных действий.
Параллельно Nasdaq договорилась с Payward (материнская компания Kraken) о «шлюзе», который позволит перемещать токенизированные акции между регулируемой инфраструктурой и публичными блокчейнами, сохраняя права эмитента, комплаенс и целостность цены.
План: сделать решение рабочим и открыть дополнительные сервисы для эмитентов в первой половине 2027 года.
JUST IN : 🚨
💰 Bitcoin OG Owen Gunden seems ready to dump all of his 11K $BTC($1.12B).
he moved his remaining 3,549 $BTC($361.84M) with 600 $BTC($61.17M) already deposited to #Kraken.
4 wallets combined withdrew 32,880 $ETH worth $70.03M from #Kraken.
All these wallets were created 113 days ago, at the same time.
Addresses:
- 0x5b4A6744483948f393e6D6C6C181Ce0a4e87F5bB
- 0xd86536E111221306D34ac45Ad2Bda4b69d1dDc44
- 0x07A5D26ac82d28D33b423Fe4BF575028B6257245
- 0xf15A1F564669d29045D50698778DD7dFA1e1D07a
https://x.com/OnchainLens/status/2039512122884034980
Follow @onchainlens for more onchain updates
A wallet linked to Forward Industries withdrew 4,648 $ETH worth $9.95M from #Kraken.
https://intel.arkm.com/explorer/address/0xb0e8E4F2CE189D9670a462281504a008DefEbA2d
https://x.com/OnchainLens/status/2036338154974879803
Follow @onchainlens for more onchain updates
The whale "0x8E3" continues to withdraw $ETH from #Kraken. In the past 4 days, the whale has withdrawn 73,806 $ETH worth $152.94M https://intel.arkm.com/explorer/address/0x8E34dFb6b5aF9ae7bAF421f5C67E2ce2FA964170 https://x.com/OnchainLens/status/2032269310341873669…
The whale "0x8E3" continues to withdraw $ETH from #Kraken.
In the past 4 days, the whale has withdrawn 73,806 $ETH worth $152.94M
https://intel.arkm.com/explorer/address/0x8E34dFb6b5aF9ae7bAF421f5C67E2ce2FA964170
https://x.com/OnchainLens/status/2032269310341873669
Follow @onchainlens for more onchain updates
A whale withdrew 44,889 $ETH worth $91.76M from #Kraken and moved it to 2 new wallets.
Address: 0x8E34dFb6b5aF9ae7bAF421f5C67E2ce2FA964170
https://x.com/OnchainLens/status/2031540628983890302
Follow @onchainlens for more onchain updates
A whale "0x257" sent all 6,983 $ETH ($13.51M) into #Kraken after holding it for over 2 years.
Address: 0x2574278054127235779c19a148C5c0Be6B396023
https://x.com/OnchainLens/status/2025983373295124559
Follow @onchainlens for more onchain updates
A whale has deposited 1,536 $ETH ($3.07M) into #Kraken after holding it for 3-4 years, making a profit of $1.95M
The whale initially withdrew 2,747 $ETH ($3.22M) from #Kraken.
Address: 0xbd29cac3b36f2d5d20f45a3946458787bd329db0
https://x.com/OnchainLens/status/2023051775209853391
Follow @onchainlens for more onchain updates