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
Micron Technology: Very strong EPS; we expect it to persist (매우 강력한 주당순이익; 이러한 흐름이 지속될 것으로 기대)
출처: Morgan Stanley
본문:
AI 기반 수요와 구조적 공급 부족이 가격 결정력을 예상보다 강력하게 이끌면서 실적은 매우 견고했으며, 가이던스는 시장 컨센서스를 크게 상회했습니다. 특히 주당순이익(EPS) 가이던스 $19.15는 시장 컨센서스인 $12.03를 대폭 넘어서는 매우 낙관적인 수준입니다. 현재 시장의 논쟁은 실적의 정점 여부보다 그 지속성에 집중되어 있으며, 당사는 AI 지출이 최고조에 달하는 한 이러한 강력한 수익력이 유지될 것으로 긍정적으로 평가합니다.
AI는 현재 엄청난 양의 DRAM을 소비하고 있어 다른 부문의 공급 부족을 야기하는 실질적인 병목 현상(bottleneck)으로 작용하고 있습니다. 마이크론은 HBM뿐만 아니라 저전력 DRAM 등 AI 공급망의 다른 중요한 측면에서도 리더십을 보유하고 있습니다. 비록 81%의 총마진이 새로운 표준이 되기는 어렵겠지만, 향후 몇 분기, 어쩌면 2년 동안은 이 수준이 악화되기도 어려울 것으로 보입니다. 당사는 2027년까지 연간 $80 이상의 EPS 실행 속도가 지속 가능하다고 판단하며, 이는 사이클 전반의 수익력 향상을 의미합니다.
• 목표주가:약 780,000원 ($520.00, 기존 $450.00에서 상향)
• 영업이익 전망 (Non-GAAP, FY26E):약 115조 4,685억 원 ($76,979 million, 분기별 전망치 합산 기준)
#MU
#podcast#technology#MU#LRCX#AMAT#KLAC
Когда один из крупнейших производителей памяти в мире, компания Micron, объявляет о резком увеличении капитальных затрат (capex) до 25 миллиардов долларов на 2026 год, рынок начинает искать не только выгоду для самой компании, но и тех, кто получит эти деньги напрямую.
В данном подкасте Вы можете узнать об этом подробнее:
📌СЛУШАТЬ ПОДКАСТ