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 1 слични објави

Пребарај: #groovy

当前筛选 #groovy清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #3205 · 02.04.2026 г., 09:00

#вакансии#работа#Data#Engineer#Инженер#Россия#РФ#Java#Groovy#BigData#Hadoop#ETL#DWH#удаленка#Senior 👾Senior Data инженер cтавка в час: 2000-2700 руб. гросс. Локация: удаленная работа из РФ, РБ. Проект: ритейл Компания: Omega Solutions ☕️Требования - Владение одним из языков программирования (Java, Groovy), знание принципов ООП, умение читать чужой код; - Опыт сборки проекта, компиляции и деплоя в Rancher (Docker); - Опыт проектирования, реализации, развития и поддержки интеграционных решений на стеке технологий BigData; - Знание SQL (индексы, функции, умение читать планы запросов, оптимизация запросов); - Опыт работы с любой реляционной БД (Oracle, Postgres, MySQL, MsSQL, DB2 и т.п.); - Умение работать с Git в консоли; - Знания специфики работы ETL инструментов (Apache Nifi, Airflow, интеграционные шины SAP BW, Talend, Informatica, SAS и т.п.); - Опыт работы с Hadoop; - Понимание устройства HDFS, форматов данных; - Опыт работы с Hive или любым другим хранилищем на основе Hadoop; - Опыт использования систем ведения проектов и документации; - Умение работы с архитектурными схемами; - Понимание принципов построения и хранения данных - DWH и DataLake. Дополнительные требования - Желателен опыт администрирования Unix/Linux или Hadoop (HDFS , Yarn, Ranger , Spark, Zookeeper), Zabbix, Ansible; - Понимание диагностических и трейc‑файлов SAP HANA: структура, назначение, базовая интерпретация событий; - Уверенный Python/Go/Java/C++/Rust для парсинга логов и бинарных форматов, опыт написания утилит для разбора файлов; - Опыт работы с SAP HANA как источником данных: SQL‑диалект HANA, типы данных, форматы экспорта (CSV/бинарный), базовая администрация полезна; -Умение превращать разобранные данные в формат Iceberg/Paimon (таблицы, события, JSON) и выгружать в Apache Kafka (или любой другой подходящий источник); - Практика в data engineering/observability/SRE: автоматизация анализа логов/трейсов, расследование инцидентов производительности и ошибок. 🤝Задачи: • Разработка и поддержка интеграций • Выбор технологий и решение сложных задач • Контроль качества и документации • Развитие архитектуры и процессов (CI/CD) 🪂Условия Оформление по ИП Дружелюбная атмосфера внутри компании Развитие через реальные задачи, а не формальные курсы Возможность предлагать идеи и видеть, как они внедряются Гибкий график работы и возможность удаленной работы Оплата за фактически отработанное время Участие в интересных проектах без лишнего микроменеджмента 👋Контакт:@CodeVal Любишь разбираться в сложных системах и делать их лучше — откликайся!