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 4 слични објави

Пребарај: #liability

当前筛选 #liability清除筛选
Robocounsel

@robocounsel · Post #4 · 19.07.2019 г., 14:37

Периодически сталкиваюсь с такой постановкой проблемы не-юристами. Якобы непонятно, кто должен отвечать за последствия действий искусственного интеллектуального агента*, которому делегирована некая задача. А когда задачу выполнял человек, всё было понятно. У меня вопрос: почему непонятно? Кто делегировал задачу, тот и отвечает. Почему, когда кто-то делегирует задачи калькулятору или бухгалтерской программе, вопрос об ответственности делегирующего перед теми, с кем он взаимодействует, не ставится под сомнение? И будь калькулятор или пограмма хоть сто раз дефектными, перед посторонними отвечает всё равно их пользователь. Независимо от вины. Дальше он может разбираться с производителем калькулятора или программы, если есть на то основания. Но принцип не меняется. Есть основания считать иначе? #liability#delegation

AI & Law

@ai_and_law · Post #497 · 03.02.2025 г., 08:04

🇪🇺New Insights on AI Liability from Cambridge Forum on AI The inaugural issue of the "Cambridge Forum on AI: Law and Governance" is out, focusing on the legal landscape of Generative AI in the EU. One key question: Do current and upcoming regulations fully address liability for AI-caused harm? 📥 The paper "Mapping Generative AI rules and liability scenarios in the AI Act, and in the proposed EU liability rules for AI liability" examines the AI Act’s approach to Generative AI, tracing accountability along the value chain. It also tests how well the proposed EU AI Liability Directive and EU Revised Product Liability Directive handle real-world risks. As regulatory frameworks evolve, businesses deploying GenAI must stay ahead of legal developments. #AIRegulation#GenAI#Liability#AIAct#CambridgeForum

AI & Law

@ai_and_law · Post #746 · 20.01.2026 г., 08:04

🇨🇦AI Defamation Risk: Canadian Artist Prepares Lawsuit After Google Error Canadian musician Ashley MacIsaac says a Google AI-generated summary falsely labeled him a convicted sex offender, leading a concert venue to cancel his show. MacIsaac told the Canadian Press he believes the system confused him with another individual in Canada who has similar charges, but the error directly cost him income and harmed his reputation. MacIsaac is now preparing to sue Google, arguing that the misinformation amounts to defamation and created real-world risks, including potential issues at border controls. He stated that AI companies must be held accountable for what their systems publish and what harms they can reasonably prevent, noting that he is unlikely to be the last person affected by such errors. The incident underscores how AI-generated summaries can produce high-impact false statements about individuals, with immediate legal, economic, and personal consequences, even when no human editorial judgment is involved. #AI#AIDefamation#Liability#GenerativeAI#ReputationRisk

Venture Village Wall 🦄

@venturevillagewall · Post #3462 · 19.12.2024 г., 13:56

CTGT Raises $500K for AI Governance CTGT secures $500K in funding on December 4, 2024, aimed at enhancing enterprise governance for AI. The platform promises to mitigate AI hallucinations and liabilities, enabling rapid deployment for Fortune 500 companies, ensuring secure and compliant AI solutions at scale. Learn more at CTGT. #CTGT#AI#Funding#Governance#Liability#Enterprise#Fortune500#Compliance