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
#GitLab
Modern CI/CD with GitLab: Productivity and Workflow Boost
Your journey to the modern CI/CD with Gitlab starts here! Learn how you can boost your productivity and workflows.
🔗Link
-----
Main channel:@repo_science
Coupons: @freecoupons_reposcience
-----
🦊 Настройка автоматизация проверки качества, сборки и запуск тестов Android проекта в Gitlab
CI/CD - неотъемлемая часть любого мобильного и не только проекта! Даже если вы делаете всё один, вас стоит настроить CI/CD. GitHub, Gitlac, Jenkins и множество других решений подойдут для решения задачи.
Если вы решили использовать CI/CD от Gitlab, тогда вам может пригодиться серия статей:
1️⃣Планирование, настройка Gitlab файла, публикация в Telegram сборок
2️⃣Запуск Android-тестов: Marathon Labs, Firebase Test Lab
3️⃣Автоматизация публикации версий в Play Store с помощью Gradle Play Publisher plugin и Fastlane, а также собственного Docker образа для сборки
#andorid#ci#gitlab#автоматизация
#вакансия#инженер#engineer#DataEngineer#middle#machinelearning#Python#PostgreSQL#SQL#Redis#gitlab#работа#job#удаленно
Компания: Sever X
Формат: удаленно
Занятость: полная, 5/2
💵: от 250 000 руб.
🚀Отличная возможность для опытного Data Engineer реализовать и развить как технические компетенции, так и навыки коммуникации с бизнесом, лидерские качества, навыки формирования команды. С развитием проекта предполагается создание команды под себя, сейчас необходимо возглавить текущие задачи и реализовать их.
🗝задача: поддержка и развитие Data Lake и связанных с ним проектов
📍Основные обязанности
•Интеграция с источниками данных и построение ETL-процессов
•Разработка и поддержка аналитической отчётности системами и API
•Выявление и устранение аномалий в данных
•Взаимодействие с другими членами команды
🛠Стек:
Основной язык разработки – Python 3.8
Платформа разработки – Яндекс.Облако (Managed Services + виртуальные машины)
Хранилища данных – GreenPlum 6.2, PostgreSQL 14, Redis
Оркестратор процессов – Apache Airflow 2.0
Система управления версиями – GitLab
Контейнеризация приложений – Docker + k8s
📍Обязательные требования
•Уверенное владение SQL: базовый синтаксис, транзакции, представления, хранимые процедуры
•Опыт интеграции с различными источниками данных: файловые системы (локальные/ftp/sftp), API, SQL и NoSQL базы данных
•Понимание принципа работы распределённых баз данных
•Знание Python 3: модули pandas, pyodbc (либо другие модули, имплементирующие ODBC), paramiko, requests
•Базовые навыки использования Linux
🔥Преимуществом при отборе будет:
•Опыт работы с распределёнными хранилищами данных: Hadoop (Hive/Impala), GreenPlum, ClickHouse
•Опыт разработки пайплайнов на Apache Airflow
•Навыки оптимизации процессов SQL
•Опыт реализации RestAPI
⚖️Условия работы и что мы можем предложить взамен:
•Место работы: удаленно
•Возможны различные варианты оформления
•Рассматриваются кандидаты в часовом поясе максимум +5 часов к МСК
•Обязательно наличие гражданства РФ
•Квартальные премии в размере 30% от квартального оклада
•ДМС со стоматологией
•Профессиональная и амбициозная команда
•Открытая корпоративная культура, атмосфера доверия и сотрудничества
•Драйв, высокие скорости, непосредственное влияние на результат
📲контакт: @Oskar17