TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #381 · 23 окт.

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

Hashtags

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #langmanus

当前筛选 #langmanus清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15523 · 25.02.2026 г., 12:30

#typescript#agent#agentic#agentic_framework#agentic_workflow#ai#ai_agents#bytedance#deep_research#harness#langchain#langgraph#langmanus#llm#multi_agent#nodejs#podcast#python#superagent#typescript DeerFlow 2.0 is an open-source super agent harness that orchestrates multiple sub-agents, memory systems, and sandboxed execution environments to accomplish complex tasks. Built on LangGraph and LangChain, it combines research, coding, and content creation capabilities with extensible skills and tools. The platform features isolated Docker containers for safe execution, long-term memory that learns your preferences, and the ability to spawn sub-agents that work in parallel on different task angles. You benefit from dramatically reduced research and automation time—tasks that typically take hours complete in minutes—while maintaining full transparency and control over agent decisions through human-in-the-loop collaboration. Whether you need deep research reports, data analysis, slide decks, or custom workflows, DeerFlow handles multi-step complexity without requiring extensive coding knowledge. https://github.com/bytedance/deer-flow