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: #numeric

当前筛选 #numeric清除筛选
Cul8r.

@cul8r_channel · Post #3096 · 27.06.2025 г., 10:06

Забрал свои New Balance x Stone Island Marina, быстро сфоткал и хочу сказать пару слов. Кеды вышли в рамках скейтерской линейки #numeric, поэтому говорить о каких-то роскошных материалах и современных технологиях не приходится. В данном случае, конечно, есть ряд интересных деталей, включающих в себя фактурный, но неудобный язычок, объёмную, словно вспененную вставку спереди и красивый брендинг сзади. В остальном, всё довольно простенько, но свежо. Самым приятным бонусом тут выступают детали, в виде лаконичной коробки с брендингом SI Marina, оранжевого свистка Stone Island и резинового пыльника в духе спасательных жилетов. Тот самый случай, когда комплектация привлекает внимание и добавляет несколько очков к релизу. Ну люблю я всякие ништяки, простите. Так же, много говорили о том, что кроссовки маломерят, но в целом, всё оказалось в рамках допустимого. Мой 10US, ощущается так же, как и на других кроссовках NB. Ощущения немного отличаются, но не из-за ошибки на производстве, а из-за самой формы обуви и плотного носа, который намекает о принадлежности к скейтерской теме. В целом, мне нравится куда идёт «стон», особенно, когда он выпускает такие вот субкультурные эксперименты и заигрывает с разной аудиторией. Чуть позже выгуляю и сделаю пару онфитов фотографий на ноге.

Hashtags

djangoproject

@djangoproject · Post #129 · 31.08.2016 г., 15:36

https://pypi.python.org/pypi/numpy #NumPy is a general-purpose #array-processing package designed to efficiently manipulate large #multi-dimensional arrays of arbitrary records without sacrificing too much speed for small multi-dimensional #arrays. NumPy is built on the #Numeric code base and adds features introduced by #numarray as well as an extended #C-API and the ability to create arrays of arbitrary type which also makes NumPy suitable for interfacing with general-purpose #data-base applications.