TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #62 · 4 апр.

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

Hashtags

Резултати

Пронајдени 3 слични објави

Пребарај: #minio

当前筛选 #minio清除筛选
Yummy 😋

@godlynews1 · Post #14303 · 04.12.2025 г., 13:53

58.9K 🌟 S3网盘存储项目MinIO进入维护状态 本项目目前处于维护状态,不接受新的变更。 This project is currently under maintenance and is not accepting new changes. 代码库处于仅维护状态 The codebase is in a maintenance-only state 不接受任何新功能、增强或拉取请求 No new features, enhancements, or pull requests will be accepted 关键的安全修复可能会根据具体情况进行评估 Critical security fixes may be evaluated on a case-by-case basis 现有问题和拉取请求将不会被积极审查 Existing issues and pull requests will not be actively reviewed 社区支持将继续通过 Slack 尽最大努力提供 Community support continues on a best-effort basis through Slack 如需企业支持和主动维护的版本,请参阅 MinIO AIStor。 For enterprise support and actively maintained versions, please see MinIO AIStor. 🗒 标签: #GitHub#MinIO 📢 频道: @GodlyNews1 🤖 投稿: @GodlyNewsBot

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14917 · 05.07.2025 г., 13:00

#rust#bigdata#cloud_native#distributed_systems#filesystem#minio#object_storage#oss#rust#s3 RustFS is a fast and safe distributed object storage system built with Rust, offering high performance and scalability for large data needs like AI and big data. It is compatible with S3, easy to use, and open source under the business-friendly Apache 2.0 license. Compared to others like MinIO, RustFS provides better memory safety, no risky data logging, and supports local cloud providers. You can quickly install it via a script or Docker, manage storage through a simple web console, and benefit from a strong community and detailed documentation. This makes RustFS a reliable, cost-effective choice for secure, scalable storage. https://github.com/rustfs/rustfs

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14648 · 30.04.2025 г., 12:30

#java#ai#apache_kafka#aws#azure#cloud#cloud_first#cloud_native#ebs#gcp#kafka#llm#messaging#minio#s3#serverless#spot#streaming AutoMQ provides a cloud-native alternative to Apache Kafka that runs on S3 storage, cutting costs by up to 90% while enabling instant scaling and eliminating cross-zone traffic fees. It offers high reliability, serverless operation, and full Kafka compatibility, making it easier and cheaper to manage large-scale data streaming without sacrificing performance or features. https://github.com/AutoMQ/automq