Установить свойства виджета в PySide можно не только через соответствующие методы и конструктор класса. Можно их изменять с помощью метода setProperty по имени.
btn = QPushButton("Click Me")
btn.setProperty("flat", True)
Это аналогично вызову
btn.setFlat(True)
Если указать несуществующее свойство, то оно просто создается
btn.setProperty("btnType", "super")
Получить его значение можно методом .property(name)
btn_type = btn.property("btnType")
Когда это может быть полезно?
▫️Можно просто хранить какие то данные в виджете и потом их доставать обратно
widget = QWidget()
widget.setProperty('my_data', 123)
print(widget.property('my_data'))
▫️ Назначая эти свойства разным виджетам можно потом отличить виджеты во время итераци по ним. Например, найти все кнопки со свойством my_data="superbtn".
Но ведь вместо кастомного свойства можно использовать objectName, будет тот же результат.
Да, но y ObjectName есть ограничение - только строки.
▫️ Если нам потребуется не просто поиск а, например, сортировка по числу, то свойства позволяют нам это сделать. Поддерживается любой тип данных
widget.setProperty('my_data', {'Key': 'value'})
widget.setProperty('order', 1)
all_widgets.sort(key=w: w.property('order'))
Но ведь Python позволяет всё вышеперечисленное сделать простым созданием атрибута у объекта
widget.order = 1
widget.my_data = 123
Да, но я думаю что не надо объяснять почему не стоит так делать. К тому же, если у виджета нет свойства то метод .property(name) вернет None, а отсутствующий атрибут выбросит исключение.
▫️ Действительно полезное применение кастомным свойствам - контроль стилей. Здесь атрибутами не обойтись, нужны именно свойства.
Дело в том, что в селекторах стилей можно указывать конкретные свойства виджетов на которые следует назначать стиль.
Просто запустите этот код
from PySide2.QtWidgets import *
if __name__ == "__main__":
app = QApplication([])
widget = QWidget(minimumWidth=300)
layout = QVBoxLayout(widget)
btn1 = QPushButton("Action 1")
btn2 = QPushButton("Action 2")
btn3 = QPushButton("Action 3", flat=True)
layout.addWidget(btn1)
layout.addWidget(btn2)
layout.addWidget(btn3)
# добавим кастомное свойство одной кнопке
btn1.setProperty("btnType", "super")
# добавляем стили
widget.setStyleSheet(
"""
QPushButton[btnType="super"] {
background-color: yellow;
color: red;
}
QPushButton[flat="true"] {
color: yellow;
}
"""
)
widget.show()
app.exec_()
С помощью селектора мы избирательно назначили стили на конкретные кнопки.
Как получить список всех кастомный свойств?
Функция получения списка кастомных свойств отличается от получения дефолтных.
def print_widget_dyn_properties(widget):
for prop_name in widget.dynamicPropertyNames():
property_name = prop_name.data().decode()
property_value = widget.property(property_name)
print(f"{property_name}: {property_value}")
#tricks#qt
#AI#CapEx#메모리#BofA
1. 반도체 capex intensity 하락, CY28까지 공급 확장 제약**. 산업의 성격이 구조적으로 변화.
2. 하이퍼스케일러 누적 CAPEX $2.8Tn 중 RPO $2.1Tn 백로그로 뒷받침 + OpenAI 매출 및 Anthrophic ARR 급증 → 투자는 수요기반으로 설명 가능
3. DRAM/NAND sufficiency ratio 1Q26 64~65% 저점 → CY28까지 100% 하회 → 메모리 ASP 구조적 상승 불가피
공급은 capex로 묶이고 수요는 RPO로 락인 → MU 3.14x P/B는 과열이 아닌 re-rating 초입, 하이닉스(1.98x)·삼성전자(1.71x)
Инвестиции в ИИ: гипербола или историческая трансформация?
ARK Invest представила диаграмму, фиксирующую исторические волны капитальных вложений (CapEx) как долю от глобального ВВП. За период 1852–2025 гг. лишь две отрасли достигли пиковых значений 3–5 % ВВП: железные дороги (XIX в.) и автомобилестроение (середина XX в.). Обе трансформировали физическую инфраструктуру, транспорт и социальную организацию.
Современный эквивалент — программное обеспечение. Его CapEx достиг 2 % ВВП — уровень, сопоставимый с пиками железных дорог и автопрома. Это отражает глубокую цифровизацию: платформенная экономика, финтех, e-gov, логистика, автоматизация — всё это уже реализовано и масштабировано.
ARK предполагает, что к 2030 г. инвестиции в искусственный интеллект достигнут 8 % ВВП, ещё 2 % — на строительство ЦОДов, и 1 % — на космическую инфраструктуру (связь, спутники). Итого: 11 % глобального ВВП — на ИИ-инфраструктуру.
Критический анализ:
1️⃣ Масштабы несоразмерны историческим аналогам.
11 % ВВП — сопоставимо с мировыми военными расходами во время Второй мировой войны (около 10–12 % ВВП в 1944 г.). Ни одна мирная отрасль в истории не потребовала такого перераспределения ресурсов.
2️⃣ Физические ограничения.
- Дефицит высококвалифицированных кадров (ML-инженеры, системные архитекторы).
- Ограниченные мощности производства полупроводников (особенно 3 нм и ниже).
- Энергетическая нагрузка: один крупный ЦОД потребляет до 100 МВт — эквивалент города из 100 тыс. человек.
- Дефицит критических материалов: медь, литий, редкоземельные элементы, охлаждающие жидкости.
3️⃣ Отсутствие доноров.
Для перераспределения 11 % ВВП необходимы «жертвующие» отрасли: традиционная промышленность, энергетика, транспорт. В США или Китае нет отраслей с достаточным «избыточным» капиталом, чтобы добровольно перекачать средства в ИИ. Принудительное перенаправление (как в СССР или Китае 1950-х) невозможно в условиях рыночной экономики без катастрофического снижения производительности в других секторах.
4️⃣ Цель?
Текущие применения ИИ — генерация контента, оптимизация рекламы, автоматизация сервисов — не требуют 11 % ВВП. Нет доказательств, что ИИ-алгоритмы следующего поколения (AGI) будут иметь экономически обоснованную норму прибыли, оправдывающую такие вложения.
#ИИ#Инвестиции#ЭкономикаТехнологий#ARKInvest#CapEx#ВВП#ТехнологическийПрорыв#Анализ#Гипербола
🌐@EconRUDN