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
Greetings from Vlad Ten!
🚀 Introducing Vlad Ten, Software Engineer and Ex-Microsoft professional, who will be delivering a session on "Efficient Caching for Developers: Understanding and Implementing LRU" at the Microsoft Community Conference 2024.
🔍 What to Expect:
✅ A deep dive into Least Recently Used (LRU) caching and its importance for optimizing application performance.
✅ Practical guidance on implementing LRU caching in real-world scenarios.
✅ Best practices for managing caching effectively to improve efficiency and scalability.
📅 Date: November 30, 2024
📍 Location: Al-Khorazmi School, Tashkent
👉 Register now: https://mdcuzbekistan.com/register
#MDCConf2024#CachingStrategies#SoftwareEngineering#Speaker
@mdcuzbekistan
#Job#Vacancy#AI#ML#SoftwareEngineering#Remote#CAD#LLM#RAG#Python
Middle / Senior AI Engineer (AI/ML & Software Development)
📍 Remote (вне РФ, РБ) | Full-time, long-term
💵Salary range: middle 50k-55k Евро брутто, senior обсуждаемо
💼 Компания: BIT (Bergmann Infotech GmbH)
📩 Контакты: @olgaheinzel
Полное описание вакансии уточните в лс
О нас: Мы автоматизируем строительные процессы (ConTech) и механоинжиниринг с помощью AI. Уже 7+ лет наши SCRUM-команды создают решения для лидеров Западной Европы. Сейчас строим SaaS нового поколения для CAD-индустрии с использованием LLMs, RAG и агентных workflow.
Что делать:
📍Разработка десктопных AI-приложений (Python, PyQt/PySide).
📍Интеграция LLM, RAG и агентов в пользовательские workflow.
📍Создание AI пайплайнов: сбор/подготовка данных, embeddings, fine-tuning, деплой.
📍Совместная работа с продуктовой и dev-командой.
Требования:
📍4+ лет опыта в software dev + AI/ML.
📍Python, архитектурные паттерны (SOLID, Clean architecture), ORM (SQLAlchemy+Alembic), базы данных.
📍Опыт с LLMs, RAG, агентами, IR-метриками.
📍Отличные софт-скиллы.
Плюсом будет: опыт с CAD, CI/CD, vector DB (Qdrant, FAISS), Azure.
Что предлагаем:
• Remote
• Agile-команда, рост вместе с компанией.
• Ownership, гибкий график, обучение.
Процесс найма: HR → тестовое/тех. интервью → CEO/Product Owner → оффер.
Dasturlashga qo'l urgan, lekin nimadan boshlashni bilmaydiganlar uchun 3-5 yillik plan:
— Nerd rejimiga o'ting: kuniga kamida 6 soat dasturlash bilan band bo'ling
— Computer Science mavzularini chuqur o'rganing
— Muntazam algoritmik masalalarni yeching (codewars, leetcode, va hokazo)
— Bitta dasturlash tilini mukammal o'rganing
— Web, mobil, yoki desktop development uchun kerak bo'lgan texnologiyalarni o'rganing
— O’zingizni pet proyektlaringizni yarating
— Har kuni ko'p kod yozing
— Tez-tez interview qiling (ishingiz bo'lsa ham)
— Vaqtida uxlang, ovqatlaning, va sport bilan shug'ullaning
Qolgani (ish, daromad, va xurmat) o'zi keladi. Natija darxol ko'rinmaydi, lekin albatta keladi - haqiqiy yutuqlar vaqt talab qiladi.
Jarayondan zavq oling!
#Coding#ComputerScience#CS#ProblemSolving#Dasturlash#Programming#SoftwareEngineering#IT