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
🚀 AI TRENDS | Tether Launches QVAC SDK for Cross-Platform AI Development
Tether has introduced the QVAC SDK, a unified software development kit designed to enable developers to build, run, and fine-tune AI applications directly on any device. According to Foresight News, this SDK ensures consistency across different environments.
Applications developed using the QVAC SDK can seamlessly operate on platforms such as iOS, Android, Windows, macOS, and Linux. The same codebase can function across all supported environments without the need for platform-specific branches, rewrites, or conditional logic.
The QVAC SDK is built on QVAC Fabric, a branch of llama.cpp, offering broad compatibility with the llama.cpp model ecosystem for text generation, embedding, and multimodal workloads.
#AI#SDK#CrossPlatform#MachineLearning#LlamaCpp#SoftwareDevelopment#Multimodal#QVAC
#python#agents#generative_ai_tools#llamacpp#llm#onnx#openvino#parsing#retrieval_augmented_generation#small_specialized_models
llmware is a powerful, easy-to-use platform that helps you build AI applications using small, specialized language models designed for business tasks like question-answering, summarization, and data extraction. It supports private, secure deployment on your own machines without needing expensive GPUs, making it cost-effective and safe for enterprise use. You can organize and search your documents, run smart queries, and combine knowledge with AI to get accurate answers quickly. It also offers many ready-to-use models and examples, plus tools for building chatbots and agents that automate complex workflows. This helps you save time, improve accuracy, and securely leverage AI for your business needs[1][3][5].
https://github.com/llmware-ai/llmware