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 4 слични објави

Пребарај: #processes

当前筛选 #processes清除筛选
Amazing Geography 🌍

@amazingeo · Post #647 · 25.02.2026 г., 20:31

🌍 Submarine hydrothermal vents on the ocean floor release superheated water and minerals, fueling unique ecosystems powered by chemical energy instead of sunlight. ✨ #processes⚡#ocean⚡#ecosystems⚡#geography⚡#nature⚡#earth 👉subscribe Amazing Geography 👉more Channels ​

Amazing Geography 🌍

@amazingeo · Post #39 · 13.08.2025 г., 00:12

🌍 Earth's crust is in constant motion due to convection currents—slow, swirling movement of hot rock deep below the surface. This drives plate movement, causing earthquakes and forming new land. ✨ #processes⚡#plate⚡#tectonics⚡#geology⚡#geography⚡#nature⚡#earth 👉subscribe Amazing Geography🌍

djangoproject

@djangoproject · Post #290 · 04.04.2017 г., 21:36

https://pymotw.com/3/asyncio/executors.html Combining Coroutines with Threads and Processes A lot of existing libraries are not ready to be used with #asyncio natively. They may block, or depend on concurrency features not available through the module. It is still possible to use those libraries in an application based on asyncio by using an #executor from #concurrent.futures to run the code either in a separate thread or a separate process. #Threads The #run_in_executor() method of the event loop takes an executor instance, a regular callable to invoke, and any arguments to be passed to the callable. It returns a Future that can be used to wait for the function to finish its work and return something. If no executor is passed in, a #ThreadPoolExecutor is created. This example explicitly creates an executor to limit the number of worker threads it will have available. #Processes A ProcessPoolExecutor works in much the same way, creating a set of worker #processes instead of threads. Using separate processes requires more system resources, but for computationally-intensive operations it can make sense to run a separate task on each CPU core. #learn