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 3 слични објави

Пребарај: #ros2

当前筛选 #ros2清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15156 · 20.09.2025 г., 13:00

#python#llm#multiagent#robotics#ros2#zenoh OpenMind's OM1 is an open-source, modular AI system that lets you build and control smart robots like humanoids, quadrupeds, and educational bots. It works with many types of sensors (cameras, LIDAR, web data) and supports physical actions like moving and talking. OM1 is easy to use with Python, supports many hardware platforms via plugins, and offers tools for debugging and voice/vision AI integration. You can quickly create custom AI agents that interact naturally and upgrade them for different robots. This helps you develop advanced, human-friendly robots that can navigate, communicate, and perform tasks autonomously or with your commands. It runs on common platforms and supports full autonomy with real-time mapping and control. This system benefits you by simplifying robot development, enabling flexible AI-powered behaviors, and supporting a wide range of hardware and applications. https://github.com/OpenMind/OM1

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15616 · 15.04.2026 г., 12:00

#cplusplus#hap#mid_360#ros#ros2 Livox ROS Driver 2 connects your Livox LiDARs like HAP and Mid360 to ROS (Noetic) or ROS2 (Foxy/Humble/Jazzy) on matching Ubuntu versions. Clone the repo in a workspace/src folder, build Livox-SDK2, then run ./build.sh with your ROS version, and launch with roslaunch or ros2 launch files from launch_ROS1/ROS2 folders—edit JSON configs for IP, ports, frequency (up to 100Hz), and formats. This lets you quickly test and visualize point clouds in RViz for robotics development, saving time on setup and debugging. https://github.com/Livox-SDK/livox_ros_driver2

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15225 · 15.10.2025 г., 13:00

#mdx#bilateral_teleoperation#force_feedback#genesis#gravity_compensation#humanoid_robot#imitation_learning#machine_learning#moveit2#mujoco#open_source#openarm#python#reinforcement_learning#robot#robot_arm#robotics#ros2#teleoperation OpenArm is a special robot arm that helps with physical AI research. It has 7 degrees of freedom, which means it can move like a human arm. This makes it good for tasks that involve touching or moving things safely around people. The robot is open-source, meaning anyone can build, modify, and use it. This is helpful because it makes advanced robotics available to more people, like researchers and students, without costing too much. A complete system with two arms costs about $6,500, which is much cheaper than similar robots. https://github.com/enactic/openarm