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PyQt6 - QSettings

Python3
  • In meinem Restic UI nutze ich PyQt6 und das wollte ich jetzt mal mit PyQt6 ausprobieren. Hatte gedacht, das wäre schnell erledigt -Nein ist es nicht 😉

    PyQt5

    # set path for user directory
    PATH = (USERHOME + '/' '.restic_ui' + '/' + FILE)
    
    settings = QSettings(PATH, QSettings.IniFormat)
    

    PyQt6

    Das wirft aber in PyQt6 nur einen Traceback

    Traceback (most recent call last):
      File "/home/frank/qsettings/test.py", line 5, in <module>
        settings = QSettings(PATH, QSettings.IniFormat)
    AttributeError: type object 'QSettings' has no attribute 'IniFormat'
    

    Jo, was machen? Viel findet man nicht im Netz, also ausprobieren.

    from PyQt6.QtCore import QSettings
    
    # Objekt erzeugen
    settings = QSettings("Frank Mankel", "Restic UI")
    
    # Pfad ausgeben
    print("Settings file located at:", settings.fileName())
    
    # Test Variablen
    name = 'TEST'
    value = 100
    
    # Zwei Testwerte setzen
    settings.setValue(name, value)
    settings.setValue("editor/wrapMargin", 68)
    
    # Zwei Testwerte ausgeben
    print(settings.value('TEST'))
    print(settings.value('editor/wrapMargin'))
    

    Ausgabe

    (qsettings-kBmIZW-V) frank@frank-MS-7C37:~/qsettings$ /home/frank/.local/share/virtualenvs/qsettings-kBmIZW-V/bin/python /home/frank/qsettings/test.py
    Settings file located at: /home/frank/.config/Frank Mankel/Restic UI.conf
    100
    68
    

    Inhalt der Datei

    [General]
    TEST=100
    
    [editor]
    wrapMargin=68
    

    Fazit

    Problem gelöst, ich weiß jetzt wie es geht und kann mich jetzt dran setzen, das in meinem PyQt6 Projekt umzubauen, wenn ich mal Lust habe.... Das wird bestimmt nicht die letzte Hürde sein...

    Quellen

  • Falls das mal jemand braucht

    settings = QSettings(QSettings.Format(0),QSettings.Scope(0),"Frank_Mankel", "Restic_UI")
    
  • Möglichkeit 1

    Das hier

    settings = QSettings("Frank_Mankel", "Restic_UI")
    

    erzeugt unter

    /home/frank/.config/Frank_Mankel/Restic_UI.conf
    

    die Konfigurationsdatei.

    Möglichkeit 2

    Das hier

    settings = QSettings("Restic_UI")
    

    erzeugt unter

    /home/frank/.config/Restic_UI.conf
    

    die Konfigurationsdatei.

    Damit habe ich die grundlegenden Dinge, hoffentlich 😉 , verstanden.

    Für den Rest mal in die Dokumentation schauen.

    Sehr hilfreich war auch mal ein Blick auf die Definition der Klasse. Rechtsklick auf QSettings und dann Go to Definition

    class QSettings(QObject):
    
        class Scope(enum.Enum):
            UserScope = ... # type: QSettings.Scope
            SystemScope = ... # type: QSettings.Scope
    
        class Format(enum.Enum):
            NativeFormat = ... # type: QSettings.Format
            IniFormat = ... # type: QSettings.Format
            InvalidFormat = ... # type: QSettings.Format
    
        class Status(enum.Enum):
            NoError = ... # type: QSettings.Status
            AccessError = ... # type: QSettings.Status
            FormatError = ... # type: QSettings.Status
    [..gekürzt..]
    
  • FrankMF FrankM hat am auf dieses Thema verwiesen

  • 0 Stimmen
    5 Beiträge
    135 Aufrufe
    FrankMF

    Hab ChatGPT nochmal nach der Installation auf einem Production Server befragt.

    ChatGPT

    Certainly! Here's a short example of the steps you can follow to deploy a Flask application on a production server using Nginx and Gunicorn:

    Prepare your server:

    Set up a server (e.g., using a cloud provider like AWS, DigitalOcean, or a dedicated server) and ensure it has a clean, up-to-date installation of a Linux distribution (e.g., Ubuntu or CentOS).

    Install required software:

    Install necessary software packages on your server. You'll need Python, pip (Python package manager), Nginx, and Gunicorn. You can use your distribution's package manager (e.g., apt for Ubuntu or yum for CentOS) to install these dependencies.

    Deploy your Flask application:

    Copy your Flask application code and any required dependencies to your server.

    Set up a virtual environment (optional but recommended):

    Create a virtual environment for your Flask application to isolate its dependencies. You can use venv or virtualenv for this purpose.

    Install Flask and any required Python packages within your virtual environment:

    pip install flask

    Test your Flask application:

    Ensure your Flask application runs correctly within your server's virtual environment.

    Configure Gunicorn:

    Create a Gunicorn configuration file (e.g., gunicorn_config.py) to specify the settings for running your Flask application. Here's a simple example: workers = 4 # Number of Gunicorn worker processes bind = '0.0.0.0:8000' # The address and port Gunicorn should listen on

    Start Gunicorn:

    Start Gunicorn with your Flask application: gunicorn -c gunicorn_config.py your_app:app

    Configure Nginx:

    Create an Nginx server block (often located in /etc/nginx/sites-available) to define how Nginx should handle incoming requests. Here's a simplified example: server { listen 80; server_name your_domain.com www.your_domain.com; location / { proxy_pass http://127.0.0.1:8000; # Pass requests to Gunicorn proxy_set_header Host $host; proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr; } }

    Enable the Nginx server block and restart Nginx:

    sudo ln -s /etc/nginx/sites-available/your_config /etc/nginx/sites-enabled/ sudo nginx -t # Test Nginx configuration sudo systemctl restart nginx

    Configure your DNS:

    Point your domain name to your server's IP address.

    Secure your server (optional but recommended):

    Set up SSL/TLS certificates for your domain to enable HTTPS. You can use Let's Encrypt for free SSL certificates.

    Monitor your application:

    Set up monitoring tools and logs to keep track of your application's performance and troubleshoot any issues.

    These are the basic steps to deploy a Flask application on a production server with Nginx and Gunicorn. Please note that this is a simplified example, and there are many additional considerations, such as database configuration, security, and optimization, depending on your specific application and requirements. It's also important to keep your server and software up to date and follow security best practices to ensure the stability and security of your production environment.

    Das werde ich doch mal ausprobieren 😎

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    FrankMF

    Heute dann die nächste Herausforderung. Mein JSON soll so aussehen, damit ich das entsprechend erweitern kann.

    Stocks {0: {'stockname': 'Deutsche Telekom Aktie', 'wkn1': '4534543534', 'wkn2': 'sfsdfsdfsfdfd', 'quantity': 100}, 1: {'stockname': 'Henkel', 'wkn1': '4534543534', 'wkn2': 'sfsdfsdfsfdfd', 'quantity': 50}}

    Die Daten sollen wie oben schon ausprobiert, in einer Redis Datenbank liegen. So weit auch kein großes Problem. ABER, der Zugriff auf diese Daten war dann meine nächste Hürde 🙂

    Ok, ich habe also mehrere Einträge im JSON File bzw. in der Datenbank. Wie komme ich da nun wieder dran. Ein paar ☕ später dann die Lösung.

    Wie komme ich an den einzelnen Eintrag, also über den Index??

    r1.json().get('stocks', 1)

    Gibt als Ergebnis

    {'stockname': 'Henkel', 'wkn1': '4534543534', 'wkn2': 'sfsdfsdfsfdfd', 'quantity': 50}

    Ok, das passt schon mal. Somit kann man dann gewohnt auf die einzelnen Elemente zugreifen.

    print("TESTING", testing['stockname'])

    Ausgabe

    TESTING Henkel

    Ok, Teil 1 erledigt. Jetzt habe ich ja irgendwann mehrere Elemente in der Liste und brauch dann den letzten Index , um damit was machen zu können. Also, z.B. durch die Daten zu loopen.

    objkeys = r1.json().objkeys('stocks') print("Objkeys", objkeys)

    Ausgabe

    Objkeys ['0', '1']

    Ok, kommt eine Liste des Index zurück. Damit kann man arbeiten 😉

    Ich hatte dann zum Testen mittels einer while Schleife die Daten geladen, aber jetzt beim Tippen klingelt es und wir machen das schön mit enumerate 😉

    @staticmethod def load(): data = {} for count, value in enumerate(objkeys): testing = r1.json().get('stocks', count) data[count] = { "stockname": testing['stockname'], "wkn1": testing['wkn1'], "wkn2": testing['wkn2'], "quantity": testing['quantity']} return data

    Somit habe ich die Daten aus der Redis Datenbank in einem Objekt und kann damit arbeiten.

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