Когда разрабатываете свой GUI с помощью PyQt для какого-либо софта бывает необходимо позаимствовать цвета из текущего стиля интерфейса. Например, чтобы правильно раскрасить свои виджеты, подогнав их по цвету. Ведь бывает, что ваш GUI используется в разных софтах. Причём некоторые со светлой темой а другие с тёмной.
По умолчанию стили наследуются, но если вы задаёте какую-либо раскраску для части виджета через свой styleSheet, то требуется ссылаться на цвета текущего стиля.
Как это сделать? Как получить нужный цвет из палитры имеющегося стиля? Это достаточно просто, нужно использовать класс QPalette и его роли.
Например, мне нужно достать цвет текста из одного виджета и применить его в другом как цвет фона (не важно зачем именно так, просто захотелось😊).
Получаем палитру виджета и сразу достаём нужный цвет, указав его роль.
from PySide2.QtGui import QPalette
color = main_window.palette().color(QPalette.Text)
теперь можем использовать этот цвет в стилях
my_widget.setStyleSheet(f'background-color: {color.name()};')
Готово, мы динамически переопределили дефолтный стиль используя текущий стиль окна!
На самом деле есть запись покороче, в одну строку и без лишних переменных. Не очень-то по правилам CSS, но Qt это понимает.
my_widget.setStyleSheet('background-color: palette(Text);')
Этот способ не подходит если вам нужно как-то модифицировать цвет перед применением в своих стилях. В этом случае потребуется первый способ.
Зато он прекрасно сработает в файле .qss, то есть не придётся в коде прописывать раскраску отдельных элементов через ссылки на палитру, всё красиво сохранится в отдельном файле .qss!
QListView#my_widget::item:selected {
background: palette(Midlight);
}
Про имеющиеся роли можно почитать здесь🌍
#qt#tricks
Актуальные шопинг-паттерны в России и мире
#фэшн#fashiontech
В конце 2025 года я проводила исследование о потребительских привычках* и вот некоторые инетерсные данные, которые нам удалось выявить:
⭐️ В среднем покупки делают раз в месяц или реже (76,7%)
⭐️ При выборе одежды на первом месте — качество и состав ткани, на втором — чтобы вещь подходила к уже имеющемуся гардеробу
⭐️ Только 7,4% покупают недорогие и менее качественные вещи, чтобы чаще экспериментировать со стилем
⭐️ 70,5% не зацикливаются на бренде, но обращают внимание на брендовые вещи со скидкой или по хорошей цене
⭐️ 87% предпочитают самостоятельно выбирать одежду, долго ищут качественные вещи по хорошей цене и стараются избегать спонтанных покупок
*На данный момент среди опрошенных преимущественно женщины разных возрастных групп. Мы всё ещё собираем данные, поэтому в качестве новогоднего подарочка вы тоже можете принять участие
😀 — https://forms.gle/s22mLQamCRRVdYicA
Результаты вселяют веру в осознаность нашего покупателя! При этом рынок меняется и это очевидно. Для России сейчас точно переломный момент, о будущем и последствиях которого пока рано говорить.
На фоне прогнозов, что в 2026 году российский ритейл (особенно небольшие бренды) ожидает кризис из-за роста влияния маркетплейсов и монополистов, лично я верю скорее в то, что в массмаркете аудитория четко поделится на тех, кому принципиальна цена и тех, кто старается соблюдать баланс цена/качество. В миддл и миддл-ап сегменте качество все еще будет превалировать.
Что ещё важно?
➡️Технологии
Конечно. Практически весь прогноз на 26 год от BOF и McKinsey про ИИ и рост шоппинг-агентов (скину в коментах). Мы точно скоро увидим применение цифровизации в мире моды, которое взорвет рынок и станет гейм-ченджером.
➡️ Тренд на настольгию
Это общемировой тренд, который тянется уже третий или 4 год. Зумеры из тиктока опять заявили, что 2026 = 2016, а половина прогноза Pinterest Predicts 2026 опять про настольгические феномены из нашего детства. Тренд, который точно нельзя игнорировать, он касается всего, вплоть до продаж, ассортимента и стратегического планирования.
➡️Коммерчески выгодно VS нужно покупателю
Пока большинство будет стараться успевать хайповать на быстрых трендах и вирусности, задумайтесь над тем, что действительно нужно вашему покупателю. Это может кратно усилить позицию на рынке среди конкурентов.
——————
Ставим Зевса за новую аватарку!
@solodisopra
Принять участие в опросе
🔽
😉Роботы делают маникюр, алгоритмы смешивают краску, 3D-сканеры снимают мерки: где автоматизация уже работает
Автоматизация в сфере красоты и моды уже прочно вошла в реальность. Вот что реально используется сегодня.
💅Роботизированный маникюр
10Beauty создала машину The 10 — устройство, которое полностью автоматизирует маникюр: от снятия покрытия и обработки кутикулы до нанесения лака и сушки. Дизайн и инженерия — от Whipsaw, устройство отмечено в Fast Company как прорыв в nail-индустрии (Whipsaw,Fast Company).
Для дома идёт другая линия — устройство Nimble. Оно сканирует ногти, дозирует лак, красит и сушит за 15–20 минут. Продукт стал лауреатом CES Innovation Awards 2024, показывая, что автоматизация уходит в быт.
😂Окрашивание волос
L’Oréal выпустила Colorsonic: картридж с краской, автоматическое смешивание формулы и равномерное нанесение аппликатором. Меньше ошибок и стабильный результат.
🔄AR-примерка цвета волос
В Лондоне работал Amazon Salon: клиент выбирал цвет в приложении, а AR-зеркало показывало результат ещё до покраски. Репортажи подтверждали реальную работу AR-примерки — Business Insider,The New Yorker.
🤖3D-снятие мерок и персонализация
3DLOOK создаёт цифровую модель фигуры по фото и строит выкройки. Для потребителей есть решения вроде ZOZOFIT, которые сканируют тело дома. В исследованиях появляются пайплайны «скан — лекало — автоматический крой», пример — GitHub-проект.
Роботы в пошиве
Sewbo предложил жёстчить ткань для прошивки манипулятором. В академической среде продолжают эксперименты, пример — обзор на arXiv (2025).
Что это даёт бизнесу
➡️быстрые простые услуги (робо-маникюр, дозированное окрашивание)
➡️меньше ошибок и отходов (картриджи, дозаторы)
➡️уверенность клиента через AR-примерку
➡️персонализация одежды по цифровым меркам
⚡️Где пока границы
Роботы берут на себя базовые операции: однотонное покрытие, смешивание краски, крой по лекалу. Творческие задачи — нейл-арт, сложные стрижки, точная посадка одежды — остаются за человеком. Но тренд очевиден: машина берёт рутину, человек — творчество и контроль качества.
#ai#beautytech#fashiontech#маникюр#автоматизация#роботы#AR#3Dсканирование#AIxBeauty
$51M Raised Across Multiple Startups
Ten innovative startups secured funding in January 2025, totaling $51 million. Highlights include:
- Merit Systems: $10M for an open-source economy.
- Botika: $8M, leading in AI-generated fashion models.
- Underdogs: $6.13M, focused on training entrepreneurs.
- TrustUp: $5.18M in health tech innovation.
- Elcogen: $5M in efficient fuel cell manufacturing.
- Convergence Medical Robotics: $5M for medical robotics solutions.
- Constelli: $3M in signal processing for defense.
- Immunocure Discovery Solutions: $3M in AI drug discovery services.
- Naco: $2.58M for nano coatings in fuel cells.
- TalentMapper: $2.44M for talent management solutions.
Read more: Merit Systems | Botika | Underdogs | TrustUp | Elcogen | Convergence Medical Robotics | Constelli | Immunocure Discovery Solutions | Naco | TalentMapper
#StartupFunding#OpenSource#AI#FashionTech#Education#HealthTech#FuelCells#Innovation#SignalProcessing#DrugDiscovery#NanoTech#HydrogenEnergy#MedTech#VC
CLO Virtual Fashion Raises $34.81M
CLO Virtual Fashion successfully raised $34.81 million in funding, with a funding round occurring on December 16, 2024. For more information, visit their website: CLO Virtual Fashion.
#Funding#CLOVirtualFashion#Investment#Fashion#Tech#3DModeling#VirtualReality#FashionTech#Innovation#Startup#TechFunding#Capital#December2024#Growth#Industry#Development#Design#FashionIndustry#DigitalFashion