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 5 слични објави

Пребарај: #scala3

当前筛选 #scala3清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2847 · 05.08.2025 г., 12:04

#вакансии#dataengineer#Spark#Scala3#Jenkins Ищем Инженера по инфраструктуре на курс по Spark для действующих Data Engineer. О нас: Standard Data – проектируем и реализуем образовательные решения под заказ крупных компаний в сфере ИИ, дата инжиниринга и веб-разработки. Задача: Собрать Jupyter Notebook с ядром Scala, который может: • запускать код прямо из тетрадки, • обращаться к реальному Hadoop-кластеру (чтение, запись, обработка данных). Курс ведётся в формате: преподаватель идёт по тетрадке, рассказывает теорию и показывает практику на реальных данных в кластере. Формат занятости: проектная работа (один проект) Оплата: 50 000 ₽ Резюме и рекомендации можно кидать сюда: @KaterinkaGl

Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2991 · 20.10.2025 г., 13:16

#вакансии#dataengineer#Spark#Scala3#Jenkins#Senior Друзья, всем привет! Ищем Преподавателя для уроков и проверки задач на практический курс по разработке на Spark для действующих Data Engineer. О нас: Standard Data – проектируем и реализуем образовательные решения под заказ крупных компаний в сфере ИИ, дата инжиниринга и веб-разработки. Кого ищем: Преподавателя, которому интересно поучаствовать в качественном образовательном проекте. Что нужно делать: • Проводить занятия, обычно по выбранным (2-4) темам из всего курса. Занятия в формате вебинаров 2 раза в неделю по 2 часа. • Общаться в чате и отвечать на вопросы слушателей курса. • Проверять домашние задания и давать развернутую обратную связь слушателям. Что мы ждем от кандидата: • От 3 - 5 лет в роли DE, опыт оптимизации высоконагруженных приложений/ETL процессов; • Опыт работы со Scala 3; Spark; Kafka + Spark Structured Streaming; Hadoop; Oozie; Yarn. Что мы предлагаем: • Сумма оплаты возможна и больше, всё зависит от опыта, публикаций и результатов собеседования. • За проведение одного двухчасового занятия – 10т.р.-20т.р. в зависимости от вашего опыта. • За проверку ДЗ и итогового проекта – до 60т.р. в зависимости от количества человек в группе. Ждем тебя в нашей команде, пишите в тг, или сразу кидайте резюме: @Kate_HR_IT _____ За успешную рекомендацию по традиции бонус! Суммарно 15т.р.: при прохождении тестового 5 т.р., еще 10 т.р. после 2 месяцев хорошей работы. Если у Вас классный кандидат с большим опытом, то пишите в ЛС, согласуем другой бонус!

Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2789 · 26.06.2025 г., 16:01

#вакансии#dataengineer#Spark#Scala3#Jenkins#Senior Друзья, всем привет! Ищем Преподавателя уроков и задач на практический курс по разработке на Spark для действующих Data Engineer. О нас: Standard Data – проектируем и реализуем образовательные решения под заказ крупных компаний в сфере ИИ, дата инжиниринга и веб-разработки. Кого ищем: Преподавателя, которому интересно поучаствовать в качественном образовательном проекте. Что нужно делать: • Проводить занятия, обычно по выбранным (2-4) темам из всего курса. Занятия в формате вебинаров 2 раза в неделю по 2 часа. • Общаться в чате и отвечать на вопросы слушателей курса. Что мы ждем от кандидата: • более 5 лет в роли DE, опыт оптимизации высоконагруженных приложений/ETL процессов; • Опыт работы со Scala 3; Spark; Kafka + Spark Structured Streaming; Hadoop; Oozie; Yarn. Что мы предлагаем: • Сумма оплаты возможна и больше, всё зависит от опыта, публикаций и результатов собеседования. • За проведение одного двухчасового занятия – 10т.р.-20т.р. в зависимости от вашего опыта. Если у Вас классный кандидат с большим опытом, то пишите в ЛС, согласуем другой бонус! Ждем тебя в нашей команде, пишите в тг, или сразу кидайте резюме: t.me/KaterinkaGl

Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2695 · 25.04.2025 г., 07:51

#вакансии#dataengineer#Spark#Scala3#Jenkins#Senior Друзья, всем привет! Ищем авторов уроков и задач на практический курс по разработке на Spark для продвинутых Data Engineer. О нас: Standard Data – проектируем и реализуем образовательные решения под заказ крупных компаний в сфере ИИ, дата инжиниринга и веб-разработки. Кого ищем: Авторов уроков и задач, которым интересно сделать качественный образовательный продукт, решающий задачи нашей аудитории) Мы ожидаем от вас опыт работы со Spark для решения рабочих задач от 5 лет. Что нужно делать: • Разработка материалов: лекции, семинары, ДЗ, проекты по следующим темам: - Structured Streaming - Чтение потоков данных (Kafka, сокеты), - Реализация операций: трансформация потоков, фильтрация, агрегация и использование оконных функций. - Запись обработанных данных в разные целевые хранилища (файлы, базы данных). - Оптимизации: Checkpoints. Caching. Performance tuning. • Проводить занятия, по выбранным темам. Занятия в формате онлайн вебинаров 2 раза в неделю по 2 часа. Что мы ждем от кандидата: • более 5 лет в роли DE, опыт оптимизации высоконагруженных приложений/ETL процессов; • Опыт работы со Scala 3; Spark; Kafka + Spark Structured Streaming; Hadoop; Oozie; Yarn. Будет большим плюсом: Опыт в DevOps (Jenkins) и знание пакета MLib в Spark. Что мы предлагаем: • За разработку комплекта материалов к одной теме: лекция, семинар, тест, ДЗ – 30т.р.-50т.р. • Сумма оплаты возможна и больше, всё зависит от опыта, публикаций и результатов собеседования. • За проведение одного двухчасового занятия – 10т.р.-20т.р. в зависимости от вашего опыта. Ждем тебя в нашей команде, пишите в тг, или сразу кидайте резюме: t.me/KaterinkaGl

Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2541 · 05.02.2025 г., 07:46

#вакансии#dataengineer#Spark#Scala3#Jenkins#Senior Друзья, всем привет! Ищем авторов уроков и задач на практический курс по разработке на Spark для продвинутых Data Engineer. О нас: Standard Data – проектируем и реализуем образовательные решения под заказ крупных компаний в сфере ИИ, дата инжиниринга и веб-разработки. Кого ищем: Авторов уроков и задач, которым интересно сделать качественный образовательный продукт, решающий задачи нашей аудитории! Мы ожидаем от вас опыт работы со Spark для решения рабочих задач от 5 лет. Кроме того, важна готовность работать в команде, быть на связи и регулярно уделять 10+ часов в неделю. Что нужно делать: • Разработка материалов: лекции, семинары, ДЗ, проекты. • Проводить занятия, обычно по выбранным (2-4) темам из всего курса. Занятия в формате вебинаров 2 раза в неделю по 2 часа. • Прямо сейчас мы на стадии старта разработки курса, поэтому наиболее актуальна именно разработка материалов. Далее, примерно через 3 месяца уже проведение занятий (и далее продолжаем развивать этот курс). Что мы ждем от кандидата: • более 5 лет в роли DE, опыт оптимизации высоконагруженных приложений/ETL процессов; • Опыт работы со Scala 3; Spark; Kafka + Spark Structured Streaming; Hadoop; Oozie; Yarn. Будет большим плюсом: Опыт в DevOps (Jenkins) и знание пакета MLib в Spark. Что мы предлагаем: • За разработку комплекта материалов к одной теме: лекция, семинар, тест, ДЗ – 30т.р.-50т.р. • Сумма оплаты возможна и больше, всё зависит от опыта, публикаций и результатов собеседования. • За проведение одного двухчасового занятия – 10т.р.-20т.р. в зависимости от вашего опыта. Ждем тебя в нашей команде, пишите в тг, или сразу кидайте резюме: t.me/KaterinkaGl