TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #380 · 21 окт.

Регулярно приходится писать и ревьюить код, где используется PySide2-6. Заметил, что в подавляющем большинстве случаев настройка создаваемых базовых виджетов происходит через методы. Думаю, всем знаком такой способ. Простой пример с кнопкой: button = QPushButton("Click Me") button.setMinimumWidth(300) button.setFlat(True) button.setStyleSheet("font-size: 20pt") button.setToolTip("Super Button") button.clicked.connect(lambda: print("Button clicked")) Но есть и альтернативный способ - настройка через свойства. Это просто ключевые аргументы конструктора класса. Хоть они и не указаны в документации как аргументы, но они есть) Этот код делает тоже самое но с помощью Property button = QPushButton( "Click Me", minimumWidth=300, flat=True, styleSheet="font-size: 20pt", toolTip="Super Button", clicked=lambda: print("Button clicked"), ) Где это может быть полезно ▫️ Это выглядит более аккуратно и коротко, уже повод использовать ▫️ Может использоваться в заполнении лейаута, когда нам не нужно никакое другое взаимодействие с виджетом и поэтому сохранять его в переменную не требуется. Например, лейбл или кнопка. widget = QWidget(minimumWidth=400) layout = QHBoxLayout(widget) layout.addWidget(QLabel("Button >", alignment=Qt.AlignRight)) layout.addWidget(QPushButton("Click Me", clicked=lambda: print("Button clicked"))) widget.show() Либо так widget = QWidget(minimumWidth=400) layout = QHBoxLayout(widget) for wd in ( QLabel("Button >", alignment=Qt.AlignRight), QPushButton("Click Me", clicked=lambda: ...) ): layout.addWidget(wd) widget.show() ▫️ Можно хранить настройки в каком-то конфиге или генерировать на лету, после чего передавать как kwargs. kwargs = {"text": "Hello " * 30, "wordWrap": True} my_label = QLabel(**kwargs) Как получить полный список доступных свойств? Эта функция распечатает в терминал все свойства виджета и их текущие значения def print_widget_properties(widget): meta_object = widget.metaObject() for i in range(meta_object.propertyCount()): property_ = meta_object.property(i) property_name = property_.name() property_value = property_.read(widget) print(f"{property_name}: {property_value}") #tricks#qt

Hashtags

Резултати

Пронајдени 2 слични објави

Пребарај: #futurex

当前筛选 #futurex清除筛选
Airdrop Comic

@airdropcomic · Post #1580 · 23.08.2024 г., 16:42

🚀A Financial Step Forward! Your Future Begins with FutureX! 🤝 We understand that trust is the foundation of every successful investment decision. That’s why we created FutureX, a platform where every step is transparent and every transaction is secure. Join thousands of people who have already taken this important step and entrusted us with managing their capital. 💡 We’re not just offering you an opportunity to invest, we’re offering you a partnership. We’re with you every step of the way, providing experts, education, and tools to ensure your financial steps are confident and successful. ⬆️FTF TokenAirdrop from Futurex:GIFT2024 📌First Steps: ✅ Fund your account with $100 and receive a $20 bonus on your trading account. After account activation, you’ll get early access to the FTF coin AirDrop. ✅ Participate in ETH staking from 1 to 30 days with instant withdrawal upon completion and zero FutureX fees. ✅ AI Trading - earn 10% to 30% per month with zero FutureX fees. ✅ Flexible referral system with passive income. 🔥CryptoCredit line for our clients who have completed KYC, offered by our partners at a 15% rate. 🥇With FutureX, your financial step turns into success as soon as tomorrow! ®Note - Please do your own research (DYOR) before joining any project, Invest only that part of your portfolio which you can bear #FutureX#Sponsered#DYOR

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15399 · 07.01.2026 г., 13:30

#python#agent#agent_framework#browsecomp#deep_research#futurex#gaia#hle#research_agent#search_agent#xbench MiroThinker v1.5 is the top open-source AI search agent with a 256K context window and up to 400 tool calls per task for deep web research, code execution, and multi-step reasoning. It leads benchmarks like HLE-Text (39.2%), BrowseComp (69.8%), and GAIA (80.8%), beating other free agents at low cost. You benefit by getting accurate, real-world research help—like finding arXiv papers or solving complex queries—faster and cheaper than paid tools, with full open-source access on GitHub and Hugging Face. https://github.com/MiroMindAI/MiroThinker