Модуль Qt․py это не просто текстовый модуль, его компоненты генерируются на лету в зависимости от ситуации.
Поэтому ваша любимая IDE не сможет качественно сообразить автокомплиты под этот модуль.
Решение здесь более чем очевидно, надо сделать stubs-файлы. Это файлы с расширением .pyi, описывающие содержимое модуля но не имеющие рабочего кода.
Ну что, готовы потратить пару месяцев своей жизни чтобы описать все классы Qt и их методы? 😭
Расслабьтесь, за вас это уже сделали добрые люди.
Спасибо Fredrik Averpil !
Качаем здесь ⬇️
https://github.com/fredrikaverpil/Qt.py/tree/stubs/stubs/Qt
Не думаю что стоит устанавливать Qt․py из этого репозитория. Он там не обновляется. Так что забираем только файлы .pyi.
За актуальность этих файлов тоже не ручаюсь, но большинство методов там имеются.
Установка:
🔸 Вариант 1:
- находим куда установлен сам модуль Qt․py, это будет одинокий файл который так и называется Qt․py
- кидаем директорию рядом с ним (если есть доступ на запись). Должно получиться так:
📁 site-packages\
📄 Qt.py
📁 Qt\
...
🔸 Вариант 2
- копируем директорию Qt куда угодно
- пробиваем путь к ней в настройках энвайронмента в переменную PATH так, чтобы путь был ДО директории Qt.
Закинуть можно и в свою домашнюю директорию. Если скопируете сюда:
~/stubs/Qt
То переменную пишем так
export PATH=~/stubs:${PATH}
После этого IDE должна распарсить stubs-файлы и автокомплиты появятся 😎
#qt#libs#tricks
📌Андрей Карпаты написал ИИ-пайплайн для проверки IT-прогнозов десятилетней давности.
Андрей опубликовал разбор своего нового пет-проекта. Он создал систему, которая анализирует архивные треды Hacker News и с помощью LLM проверяет, сбылись ли предсказания пользователей спустя 10 лет.
Проект использует так называемые «послезнание» (hindsight), чтобы сравнивать старые комментарии с реальностью, выявлять визионеров и находить самые громкие ошибки.
Технически решение представляет собой пайплайн, который собирает данные через API Algolia и обрабатывает их с помощью структурированного промпта.
Тестовый прогон на 930 обсуждениях (месячный архив статей Hacker News) занял около часа и обошелся всего в 58 долларов.
На выходе система генерирует статический сайт с «Залом славы» аналитиков и рейтингом точность прогнозов.
Исходный вайб-код проекта, по традиции - в открытом доступе.
@ai_machinelearning_big_data
#AI#ML#LLM#Tutorial#Karpaty