@djangoproject · Post #495 · 11.11.2017 г., 13:57
http://tech-artists.org/t/pyqt-model-view-video-tutorial-series-part-01/1401 [#PyQT] Model View Video Tutorial Series (Part 01)
Hashtags
TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изворен канал @pythonotes · Post #197 · 4 јан.
Подразумеваемые неймспейсы или неявные пакеты. Этот функционал добавлен в Python 3.3 Что он означает? Ранее, до 3.3 пакетами считались лишь директории, в которых есть файл __init__.py. Этот файл одновременно являлся свидетельством того, что директория это Python-пакет, и служил "телом" этого пакета. То есть местом, где можно написать код, как это делается внутри модуля. Этот код исполняется в момент импорта пакета, так что его принято называть "код инициализации пакета". Начиная с версии 3.3 Любая директория считается пакетом и Python будет пытаться использовать любую директорию для импорта. Конечно, не любую в файловой системе, а только те что находятся в sys.path. Это значит, что теперь __init__.py нужно делать только если: 🔸 вам требуется создать код инициализации пакета 🔸 нужна совместимость со старыми версиями Python На мой взгляд это немного упрощает разработку, делает её чище, но с другой стороны убивает некоторую однозначность происходящего. Например, я создал репозиторий со своей библиотекой и рядом положил код примеров или тестов. repo_name/ my_library/ __init__.py main.py examples/ exam1.py exam2.py В этом репозитории пакетом является только my_library, остальные директории это не пакеты, это просто дополнительный код в файлах. Директория examples не добавлена в sys.path, в ней нет рабочих модулей. Но если она лежит рядом с my_library, то Python вполне сможет импортнуть из неё модули, так как посчитает что examples это валидный пакет. Конечно, пример несколько надуманный. Никто не будет добавлять корень репозитория в sys.path. Но, я думаю, суть ясна. Иногда директория это просто директория а не пакет! #basic#pep
Пребарај: #pyqt
@djangoproject · Post #495 · 11.11.2017 г., 13:57
http://tech-artists.org/t/pyqt-model-view-video-tutorial-series-part-01/1401 [#PyQT] Model View Video Tutorial Series (Part 01)
Hashtags
@djangoproject · Post #494 · 11.11.2017 г., 13:48
https://anaconda.org/anaconda/qtpy #QtPy is a small abstraction layer that lets you write applications using a single api call to either #PyQt or #PySide.
@djangoproject · Post #382 · 12.07.2017 г., 21:20
https://wiki.python.org/moin/PyQt #PyQt is one of the two most popular Python bindings for the #Qt cross-platform #GUI/#XML/#SQL#C++ framework (another binding is #PySide).
@githubtrending · Post #14740 · 23.05.2025 г., 12:30
#python#async#asyncio#cross_platform#downloader#gui#multithreading#pyqt#pyside6#python#qt#software#streaming Ghost Downloader 3 is a fast, AI-powered download manager that works on Windows, Linux, and macOS. It speeds up downloads by splitting files into many parts and using multiple threads, dynamically adjusting to use your full bandwidth. It supports resuming downloads, proxy settings, SSL security, and clipboard monitoring for easy link capture. The interface is modern and user-friendly. This tool helps you download files more quickly and efficiently, with options to control speed and use proxies, making it ideal if you want faster, smarter, and more reliable downloads on your computer[1]. https://github.com/XiaoYouChR/Ghost-Downloader-3
@djangoproject · Post #513 · 30.11.2017 г., 22:00
#AI#Artificial_Intelligence #AJAX #aiohttp #Anaconda #AngularJS #API #Atom #AWS #asyncio (#Asynchronous) #audio #automated_testing #automation #atexit #BeeWare #Big_Data #bitcoin #blockchain #Bluemix #Brython #button #Celery #client #class #classmethod #concurrency #Coroutine #cron #CSS #curl #data_analysis #data_mining #data_processing #database #Deep_Learning#deep_learning #Debian #decorator #deploy #dict #dispatch #django #django_cms #Django_REST_Framework #dropdownbox #Docker #event #Firefox #Flask #form #functions #Generator #GeoDjango #git #Google #GPU #GUI #Gym #host #HTML #httplib #learn #Image_processing #intelligence #input #Instagram #IOT #iPython #Jupyter #lambda #learn #License #Linux #lists #machine_learning #Magenta #map #Matplotlib #Metaprogramming #Micro_services #Micropython #mind #monitoring #MongoDB #modules #Mozilla #Multipart #multi_touch_apps #multiprocessing #Nodes #NoSQL #numeric_computation #numerical #NumPy #network #neural_network #OAuth #object_serialization #OCR #overloading #package #parallel #pipeline #protocols #PostGIS #pyAudioAnalysis #pycon #Pyflakes #PyInstaller #PyPI #PyQt #PySide #PyTorch #pytest #python #Pyvideo_archives #Qt #Raspberry_Pi #React #Redis #random #request #Regular_Expressions (#re) #REST #RSS #satellite #scikit_learn #SciPy #scrapy #searching #selectbox #Selenium #serialization #server #sessions #single_responsibility_principle #socket #Spark #str #submit #task #telegram #template #TensorFlow #test #text_boxes #text #tuples #unicode #Universe #Unix #unit_test #urllib #upload #uWSGI #Web #WSGI
Hashtags