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
👍🌿AI/CV-компания Noema помогает нефтегазовым компаниям стать экологичнее!
Дочерняя компания DSR Corporation, разрабатывающая решения на базе технологий ИИ и компьютерного зрения, лицензировала для VisionAery приложения Liquid Leak Detection и Flare Monitoring. Они автоматически регистрируют утечки на трубопроводах и компрессорах, а также отслеживают вредные выбросы в атмосферу.
✅ Приложения помогут компаниям нефтегазового сектора снизить негативное воздействие на окружающую среду и избежать многомиллионных штрафов.
ℹ️ Noema опирается на 25-летний опыт работы DSR Corporation на мировом рынке разработки корпоративного ПО для создания CV/AI-приложений. Сейчас в портфолио компании 12 приложений.
Подробнее о них здесь https://noema.tech/.
#DSR#noema
🌿♻️Компьютерное зрение помогает компаниям стать экологичнеe!
В процессе добычи нефти выделяются вредные тяжелые газы, такие как метан. Нефтегазовые компании их сжигают, чтобы наносить минимальный ущерб экологии. За этим процессом необходимо постоянно следить.
CV-приложение Flare Detection от Noema, дочерней компании DSR Corporation, автоматизирует наблюдение.
Благодаря приложению нефтегазовые компании смогут:
✅ оперативно выявлять неполадки
✅ сократить расходы
✅ значительно снизить вероятность огромных штрафов
✅ автоматизировать наблюдение и сделать его более надежным
#DSR#DoingSoftwareRight#Noema#ComputerVision
🙋🏻♂️ Знакомьтесь, это Бруно Оливейра, VP of Engineering в Noema, дочерней компании DSR Corporation. Noema занимается созданием решений с использованием технологий AI и Computer Vision.
👨🏻💻 Именно интерес к CV привел Бруно в DSR.
💬 — Не так просто найти компанию, которая специализируется на создании CV/AI продуктов для использования в реальной жизни. Это именно то, чем мне нравится заниматься, — рассказывает Бруно.
#dsr_team#doingsoftwareright#noema#computer_vision#artificial_intelligence