The Devs
@thedevs · Post #1579 · 24.09.2019 г., 15:08
Introduction to event-driven architectures with RabbitMQ. #article#tutorial#rabbitmq @thedevs https://kutt.it/XOv5yT
TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
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
Резултати
Пронајдени 4 слични објави
Пребарај: #rabbitmq
当前筛选 #rabbitmq清除筛选
MDC Uzbekistan
@mdcuzbekistan · Post #628 · 07.01.2023 г., 14:57
.NET loyihalarida RabbitMQ dan foydalanish Menimcha barchangiz message-broker so'zini eshitgan bo’lsangiz kerak, kamida qulog'ingizga chalingan. Mana osha kun keldi inshaAlloh. Ushbu mahorat darsida sizlar bilan RabbitMQ tehnologiyasi bilan tanishamiz. Mavzuni kengroq yoritib berish uchun O'tkirbek Sobirjonovni speaker sifatida taklif etdik. Barchangizni ushbu mahorat darsida kutib qolamiz. Kirsangiz hursand bo'lamiz, kirmasangiz hafa bo'lish yo'q ) Sana: 8-yanvar, 20:00 Havola: Zoom Speaker: O'tkirbek Sobirjonov #rabbitmq#queueing#messagebroker#consumer .NET Uzbekistan Community ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ Telegram | Instagram | Youtube
GitHub Trends
@githubtrending · Post #15122 · 05.09.2025 г., 12:30
#typescript#chatbot#chatwoot#cloud_api#dify#evolution#n8n#openai#pusher#rabbitmq#typebot#whatsapp#whatsapp_api#whatsapp_bot Evolution API is a powerful tool that lets you connect and control WhatsApp and other messaging platforms easily. It supports both free WhatsApp Web-based API and the official WhatsApp Business API, plus upcoming Instagram and Messenger support. You can integrate it with popular services like OpenAI for AI features, Chatwoot for customer support, and Amazon S3 for media storage. There’s also a lightweight version for simple, fast setups. Using Evolution API helps you automate messaging, manage chats, and build smart bots, saving time and improving communication for your business or projects. https://github.com/EvolutionAPI/evolution-api
GitHub Trends
@githubtrending · Post #14693 · 10.05.2025 г., 12:00
#jupyter_notebook#a2a#agentic_ai#dapr#dapr_pub_sub#dapr_service_invocation#dapr_sidecar#dapr_workflow#docker#kafka#kubernetes#langmem#mcp#openai#openai_agents_sdk#openai_api#postgresql_database#rabbitmq#rancher_desktop#redis#serverless_containers The Dapr Agentic Cloud Ascent (DACA) design pattern helps you build powerful, scalable AI systems that can handle millions of AI agents working together without crashing. It uses Dapr technology with Kubernetes to efficiently manage many AI agents as lightweight virtual actors, ensuring fast response, reliability, and easy scaling. You can start small using free or low-cost cloud tools and grow to planet-scale systems. The OpenAI Agents SDK is recommended for beginners because it is simple, flexible, and gives you good control to develop AI agents quickly. This approach saves costs, avoids vendor lock-in, and supports resilient, event-driven AI workflows, making it ideal for developers aiming to create advanced, cloud-native AI applications[1][2][3][4]. https://github.com/panaversity/learn-agentic-ai