TGINSIGHT SIMILAR POSTS
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
Пребарај: #ooki
@proanalysistrader · Post #27996 · 08.10.2024 г., 13:57
#OOKI/USDT analysis : #OOKI is currently consolidating sideways within the support and resistance zones. The price has recently bounced back from the support zone and is likely to continue its momentum to test the resistance zone. TF : 1D Entry : $0.001291 Target : $0.001488 SL : $0.001176
Hashtags
@proanalysistrader · Post #27829 · 11.08.2024 г., 13:08
#OOKI/USDT analysis : #OOKI is currently trading in the resistance zone below the 200 EMA. It is currently showing rejection in the resistance zone. It is highly anticipated that the price will continue its downside momentum and test previous lows. It is advisable to wait for the price to break below the $0.00143 level as confirmation for an entry. TF : 2H Entry : $0.00143 Target : $0.00119 SL : $0.00158
Hashtags
@signal_bitcoins · Post #2089 · 29.12.2023 г., 14:32
#OOKI trying to break up the falling wedge pattern on 3D Time frame,we are waiting to see what will happen ⏳ ❄️@signals_bitcoin_crypto❄️ ❄️@Shadow_support0o❄️
Hashtags
@coinlegs · Post #9374 · 19.11.2023 г., 07:09
#REQ and #OOKI are in my watchlist 🧐
@economismcrypto · Post #972 · 23.10.2024 г., 09:43
Утро трейдеров омрачил делистинг #главное Binance давно не зарабатывал на ликвидациях, это не дело. 6 ноября на Binance остановят торговлю токенами #IDRT, #KP3R, #OOKI и #UNFI. Уведомление об этом как обычно вышло внезапно и обрушило токены на десятки %, дав многим трейдерам и владельцам авто-торговых ботов крупные убытки, ликвидации и лишние комиссии. Напоминаю, защититься от делистингов с биржи можно с помощью списка мониторинга: - Спасаемся от делистингов: риск-список криптовалют - Нет лучше защиты, чем размер депозита. - Чем опасны централизованные биржи?
@coinlegs · Post #9206 · 15.10.2023 г., 12:03
Today's RSI Over Sold&Bought Coins by CoinLegs 💫 #LOOM#BOND#OOKI#FTT#OSMO#QUICK Don't waste your time checking RSI levels for every coin. Let CoinLegs do it for you 🍻 It is free! Try the CoinLegs platform today.
@coinlegs · Post #10123 · 21.03.2024 г., 10:15
🐬DOLPHIN | AI PREDICTIONS 21.03.2024 10:00 GMT Expected 5% Profit/Loss in 24 Hours #POLYX | 0.4088 | PP: 50% | LP: 94% #PHA | 0.329 | PP: 50% | LP: 95% #ERN | 7.537 | PP: 50% | LP: 96% #LTO | 0.1761 | PP: 50% | LP: 97% #FTM | 1.0574 | PP: 46% | LP: 91% #REI | 0.10968 | PP: 46% | LP: 93% #OM | 0.64366 | PP: 45% | LP: 96% #SSV | 56.36 | PP: 44% | LP: 92% #CFX | 0.434 | PP: 44% | LP: 98% #STX | 3.3721 | PP: 43% | LP: 96% #PAXG | 2183 | PP: 43% | LP: 97% #CYBER | 13.737 | PP: 43% | LP: 98% #FLOKI | 0.00024944 | PP: 42% | LP: 99% #RSR | 0.006467 | PP: 41% | LP: 98% #DUSK | 0.4065 | PP: 40% | LP: 98% #FET | 2.6868 | PP: 40% | LP: 98% #BNB | 559.5 | PP: 40% | LP: 99% #DEXE | 10.712 | PP: 39% | LP: 97% #TRU | 0.09719 | PP: 39% | LP: 97% #OCEAN | 1.2 | PP: 39% | LP: 98% #SOL | 187.61 | PP: 39% | LP: 99% #IQ | 0.014558 | PP: 38% | LP: 95% #MKR | 3058 | PP: 38% | LP: 99% #PEPE | 0.00000823 | PP: 38% | LP: 99% #OOKI | 0.003513 | PP: 36% | LP: 99% #HIFI | 1.0967 | PP: 35% | LP: 97% #APT | 15.292 | PP: 35% | LP: 99% #CLV | 0.12307 | PP: 35% | LP: 99% #UTK | 0.13 | PP: 34% | LP: 96% #AMP | 0.010762 | PP: 34% | LP: 99% #DEGO | 3.603 | PP: 33% | LP: 99% #FORTH | 6.283 | PP: 33% | LP: 99% #NULS | 0.4503 | PP: 33% | LP: 99% #TKO | 0.6404 | PP: 33% | LP: 99% #FIS | 0.7002 | PP: 33% | LP: 100% #SANTOS | 7.64 | PP: 32% | LP: 94% #WBTC | 66789.15 | PP: 32% | LP: 99% #JASMY | 0.020469 | PP: 31% | LP: 98% #BCH | 432.2 | PP: 31% | LP: 99% #BTC | 66843.96 | PP: 31% | LP: 100% #SUN | 0.015141 | PP: 30% | LP: 94% #CKB | 0.020456 | PP: 30% | LP: 99% #RAY | 2.2809 | PP: 30% | LP: 99% #POND | 0.03243 | PP: 29% | LP: 90% #CREAM | 23.08 | PP: 29% | LP: 99% #FOR | 0.03258 | PP: 29% | LP: 99% #NEXO | 1.359 | PP: 29% | LP: 99% #UFT | 0.638 | PP: 29% | LP: 99% #FLUX | 1.4129 | PP: 29% | LP: 100% #ACA | 0.1858 | PP: 28% | LP: 99% ... ——————————————————————— Total Predictions: 371 PP > 50%: 4 LP > 50%: 365 PP > 60%: 0 LP > 60%: 362 PP > 70%: 0 LP > 70%: 347 PP > 80%: 0 LP > 80%: 331 PP > 90%: 0 LP > 90%: 316 ——————————————————————— PP: Profit Probability | LP: Loss Probability