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 13 слични објави

Пребарај: #pytest

当前筛选 #pytest清除筛选
djangoproject

@djangoproject · Post #305 · 25.04.2017 г., 09:47

http://aiohttp.readthedocs.io/en/stable/testing.html aiohttp provides plugin for #pytest making writing web server tests extremely easy, it also provides test framework agnostic utilities for testing with other frameworks such as unittest. #aiohttp

djangoproject

@djangoproject · Post #300 · 17.04.2017 г., 08:01

https://dbader.org/blog/osx-notifications-for-your-pytest-runs This article shows you how to use the #pytest-osxnotify, a plugin for pytest that adds native Mac OS X notifications to the pytest terminal runner. pytest-osxnotify is a plugin for the pytest testing tool. It adds OS X notifications to your #test runs so you know when a test run completes and whether it failed or succeeded without looking at your terminal window.

Hashtags

djangoproject

@djangoproject · Post #101 · 28.07.2016 г., 04:02

#pytest: helps you write better programs a mature full-featured Python testing tool runs on Posix/Windows, Python 2.6-3.5, #PyPy and (possibly still) Jython-2.5.1 free and open source software, distributed under the terms of the MIT license well tested with more than a thousand tests against itself strict backward compatibility policy for safe pytest upgrades comprehensive online and PDF documentation many third party plugins and builtin helpers, used in many small and large projects and organisations comes with many tested examples http://docs.pytest.org/en/latest/

Hashtags

djangoproject

@djangoproject · Post #552 · 23.01.2018 г., 16:33

https://pypi.python.org/pypi/pytest-bdd #BDD library for the py.test runner #pytest-bdd implements a subset of Gherkin language for the automation of the project requirements testing and easier behavioral driven development. Unlike many other BDD tools it doesn’t require a separate runner and benefits from the power and flexibility of the #pytest. It allows to unify your unit and functional #tests, easier continuous integration server configuration and maximal reuse of the tests setup. Pytest fixtures written for the #unit_test s can be reused for the setup and actions mentioned in the feature steps with dependency injection, which allows a true BDD just-enough specification of the requirements without maintaining any context object containing the side effects of the Gherkin. imperative declarations.

djangoproject

@djangoproject · Post #224 · 07.01.2017 г., 16:53

#AI #automated_testing #automation #asyncio #atexit #button #concurrency #Coroutines #data_mining #dropdownbox #Debian #decorators #django_cms #form #Google #Gym #intelligence #input #lists #machine_learning #map #Metaprogramming #Micro_services #monitoring #Multipart #multi_touch_apps #multiprocessing #Nodes #numerical #OAuth #package #pytest #python #requests #Requests #satellite #scrapy #scikit_learn #SciPy #searching #submit #selectbox #sessions #TensorFlow #text_boxes #text #telegram #Threads #tuples #Universe #urllib #upload

djangoproject

@djangoproject · Post #298 · 17.04.2017 г., 07:42

#AI#Artificial_Intelligence #aiohttp #API #AWS #asyncio #audio #automated_testing #automation #atexit #BeeWare #button #client #concurrency #cron #Coroutine #data_analysis #data_mining #data_processing #database #Deep_Learning #Debian #decorator #dispatch #django #dropdownbox #Docker #event #Firefox #form #freeze #functool #Generator #GeoDjango #Google #GPU #Gym #learn #Image_processing #intelligence #input #IOT #lambda #lists #machine_learning #Magenta #map #Metaprogramming #Micro_services #mind #monitoring #MongoDB #Mozilla #Multipart #multi_touch_apps #multiprocessing #Nodes #NoSQL #numeric_computation #numerical #NumPy #OAuth #object_serialization #OCR #overloading #package #parallel #pipeline #protocols #PostGIS #pyAudioAnalysis #PyInstaller #PySide #PyTorch #pytest #python #Pyvideo_archives #Qt #Redis #random #request #REST #satellite #scrapy #scikit_learn #SciPy #searching #submit #selectbox #Selenium #serialization #server #session #socket #sound #task #TensorFlow #text_boxes #text #test #telegram #Thread #transport #tuples #Universe #Unix #urllib #upload #Web

djangoproject

@djangoproject · Post #425 · 28.08.2017 г., 03:37

#AI#Artificial_Intelligence #aiohttp #AngularJS #API #AWS #asyncio #audio #automated_testing #automation #atexit #BeeWare #button #client #concurrency #Coroutine #cron #curl #data_analysis #data_mining #data_processing #database #Deep_Learning #Debian #decorator #dict #dispatch #django #django_cms #dropdownbox #Docker #event #Firefox #form #Generator #GeoDjango #git #Google #GPU #Gym #learn #Image_processing #intelligence #input #IOT #lambda #learn #lists #machine_learning #Magenta #map #Metaprogramming #Micro_services #mind #monitoring #MongoDB #Mozilla #Multipart #multi_touch_apps #multiprocessing #Nodes #NoSQL #numeric_computation #numerical #NumPy #OAuth #object_serialization #OCR #overloading #package #parallel #pipeline #protocols #PostGIS #pyAudioAnalysis #pycon #Pyflakes #PyInstaller #PySide #PyTorch #pytest #python #Pyvideo_archives #Qt #React #Redis #random #request #REST #satellite #scrapy #scikit_learn #SciPy #searching #submit #selectbox #Selenium #serialization #server #socket #task #telegram #TensorFlow #test #text_boxes #text #tuples #unicode #Universe #Unix #urllib #upload #Web

12
ПретходнаСтраница 1 од 2Следна