TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

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

Hashtags

Резултати

Пронајдени 4 слични објави

Пребарај: #onchaintrack

当前筛选 #onchaintrack清除筛选
Data | CryptoAttack 🎅🏼

@cryptoarsenal · Post #62730 · 12.04.2026 г., 16:09

⁠⁠‌‌‌​​‌‌​​​‌​​​‌​‌‌‌‌‌​‌‌‌​‌​‌⁠⁠🔗⚡️#RAVE#ETH RAVE: From 0x2dC2...031B to BITGET (Hot Wallet) Token: RAVEDAO (RAVE) Amount: $9,459,036 (2,983,923) Chain: ETHEREUM TX#Onchaintrack ⏱️ Time (UTC): 15:47:23.345⁠⁠‌‌‌​​‌‌​​​‌​​​‌​‌‌‌‌‌​‌‌‌​‌​‌⁠⁠

Data | CryptoAttack 🎅🏼

@cryptoarsenal · Post #62715 · 12.04.2026 г., 11:48

⁠⁠‌‌‌​​‌‌​​​‌​​​‌​‌‌‌‌‌​‌‌‌​‌​‌⁠⁠🔗⚡️#LIT#ETH LIT: From LIGHTER (ZkLighter (Proxy)) to HTX (Recovery Hot Wallet) Token: LIGHTER (LIT) Amount: $3,934,489 (3,646,422) Chain: ETHEREUM TX#Onchaintrack ⏱️ Time (UTC): 11:38:07.118⁠⁠‌‌‌​​‌‌​​​‌​​​‌​‌‌‌‌‌​‌‌‌​‌​‌⁠⁠

Data | CryptoAttack 🎅🏼

@cryptoarsenal · Post #62977 · 15.04.2026 г., 20:51

⁠⁠‌‌‌​​‌‌​​​‌​​​‌​‌‌‌‌‌​‌‌‌​‌​‌⁠⁠🔗⚡️#WLFI#ETH#BNB WLFI: From 0x0a36...d6f0 to BINANCE (Hot Wallet) Token: WORLD LIBERTY FINANCIAL (WLFI) Amount: $14,954,845 (185,000,000) Chain: ETHEREUM TX#Onchaintrack ⏱️ Time (UTC): 20:43:48.733⁠⁠‌‌‌​​‌‌​​​‌​​​‌​‌‌‌‌‌​‌‌‌​‌​‌⁠⁠

Data | CryptoAttack 🎅🏼

@cryptoarsenal · Post #62780 · 13.04.2026 г., 10:19

⁠⁠‌‌​‌​​‌‌​‌​‌​‌​​‌​‌​​‌​​‌​​​​​​⁠⁠🔗⚡️#RLUSD#ETH#BNB RLUSD: From BINANCE (Hot Wallet) to WINTERMUTE (Hot Wallet) Token: RLUSD (RLUSD) Amount: $1,120,691 (1,120,691) Chain: ETHEREUM TX#Onchaintrack@CryptoAttackBot ⏱️ Time (UTC): 10:19:32.769⁠⁠‌‌​‌​​‌‌​‌​‌​‌​​‌​‌​​‌​​‌​​​​​​⁠⁠