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: #quantanalysis

当前筛选 #quantanalysis清除筛选
Venture Village Wall 🦄

@venturevillagewall · Post #3913 · 18.01.2025 г., 13:00

Bitcoin Predicted to Reach $200K by 2025 CryptoQuant analysts forecast Bitcoin may hit $200,000 by 2025. Driving factors include: ✔️ $520 billion institutional capital influx ✔️ Easing monetary policy and favorable crypto regulation ✔️ Historical price surges in the final year of four-year cycles. For more details, visit Forklog News. #Bitcoin#Crypto#Market#Analysis#Forecast#Investment#Institutional#Regulations#BullMarket#Trends#Finance#CryptoNews#Blockchain#Tech#Economy #2025 #Capital#Growth#QuantAnalysis#Traders#Volatility

Venture Village Wall 🦄

@venturevillagewall · Post #3839 · 10.01.2025 г., 16:00

Crypto Industry Echoes Dotcom Boom 🔍 A new report from BloFin indicates that the crypto market mirrors the dotcom boom's phase in the US. Increased liquidity is observed, with monetary conditions easing, hinting at a potential altcoin season. Experts believe Bitcoin and Ethereum may lead market movements based on liquidity trends and general economic conditions. For an in-depth analysis, click here. Furthermore, recent volatility shows cryptocurrency's risks due to inflation concerns tied to potential political changes in the US. Two scenarios are examined: bullish expectations from liquidity influx versus bearish forecasts stemming from inflationary risks and market overexcitement. A detailed breakdown is available in the full analysis. Also, CryptoQuant signals a 'buy on dip' for Bitcoin as large investors increase purchases. Learn more about the latest developments here. #Crypto#Bitcoin#Altcoins#Liquidity#MarketTrends#DotcomBoom#Investments#EconomicGrowth#Inflation#PoliticalRisk#QuantAnalysis#InvestmentStrategies#USMarkets#DigitalAssets#Volatility#AI#VC