TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #121 · 20 јул.

Регулярно требуется преобразовать какой-либо текст в максимально совместимый текст для URL, имени файла, имени объекта в каком-то софте и тд. Требования совместимости простые: в тексте должны быть только допустимые символы. Обычно это a-z, 0-9 и "_" или "-". То есть, только прописные буквы латинского алфавита и цифры (как пример). Допустим, нам нужно название статьи в блоге преобразовать в slug для добавления его в URL этой статьи. Как это лучше всего сделать? В Django по умолчанию есть готовая функция slugify для таких случаев. Но я её никогда не использую. Почему? Потому что её недостаточно! Приведём пример >>> from django.utils.text import slugify >>> slugify('This is a Title') 'this-is-a-title' Пока всё отлично >>> slugify('This is a "Title!"') 'this-is-a-title' Спец символы удалились, всё хорошо. >>> slugify('Это заголовок статьи') '' Вот и приехали 😢. Если текст не английский то буквы просто игнорируются. Можно это поправить >>> slugify('Это заголовок статьи', allow_unicode=True) 'это-заголовок-статьи' Но тогда мы не вписываемся в условие. У нас появилась кириллица в тексте. Так как я часто пишу сайты для русскоязычных пользователей эта проблема весьма актуальна. Я не использую стандартную функцию и всегда пишу свою. Оригинал я не беру в расчёт и пишу полностью свою функцию. И так, по порядку: 🔸1. Исходный текст: >>> text = 'Мой заголовок №10 😁!' Взял специально посложней со специальными символами. 🔸2. Транслит Необходимо сделать транслит всех символов в латиницу. Здесь очень выручает библиотека unidecode. Помимо простого транслита кириллицы в латиницу она умеет преобразовывать спец символы и иероглифы в текстовые аналоги. from unidecode import unidecode >>> unidecode("Ñ Σ ® µ ¶ ¼ 月 山") 'N S (r) u P 1/4 Yue Shan' Очень крутая библиотека, советую👍 В нашем случае получаем такое преобразование: >>> text = unidecode(text) >>> print(text) 'Moi zagolovok No. 10 !' Отличный транслит. Смайл просто удалился, хотя я ждал что-то вроде :). Ну и ладно, всë равно невалидные символы. А еще наш код уже поддерживает любой язык, будь то хинди или корейский. 🔸4. Фильтр символов Unidecode не занимается фильтрацией по недопустимым символам. Это мы делаем в следующем шаге через regex. Просто заменим все символы на "_" если они вне указанного диапазона. >>> text = re.sub(r'[^a-zA-Z0-9]+', '_', text) >>> print(text) 'Moi_zagolovok_No_10_' Символ "+" в паттерне выручает когда несколько недопустимых символов идут рядом. Все они заменяются на один символ "_". 🔸5. Slugify Осталось удалить лишние символы по краям и сделать нижний регистр >>> text = text.strip('_').lower() >>> print(text) 'moi_zagolovok_no_10' Получаем отличный slug! 😎 🌎 Полный код в виде функции. ______________ PS. Проверку что в строке остался хоть один допустимый символ я бы вынес в отдельную функцию. #libs#tricks#django

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #22z

当前筛选 #22z清除筛选

Всем привет! Я тут решил поучаствовать в революции. Пока что — только в фарматехнологической 💊🧬 Если быть точным, речь о GLP-1 (глюкагоноподобный пептид-1) — прорыве 2023 года по версии журнала Science 🧠. Пока это ещё скромный рынок, но с огромным потенциалом роста(если верить журналу McKinsey Quarterly). Изначально препараты на основе этого гормона создавались для лечения диабета, но быстро перекочевали в косметички звёзд и всех, кто хочет похудеть без лишних усилий. Про Оземпик слышали, думаю, если не все, то многие. Но эта революция — не только про «похудеть и ничего не делать». Потенциал GLP-1 выходит далеко за пределы лечения диабета и ожирения: в фокусе — сердечно-сосудистые заболевания и даже нейродегенеративные патологии 🧩. Что особенно привлекло меня как инвестора: некоторые из компаний в этом секторе торгуются с низким P/E. Это и стало одним из доводов для моих вложений. Ну и в целом — решил расширить позиции в фарме. Люди болели, болеют и, увы, будут болеть. Даже если когда придёт AGI 🤖 — кто-то должен производить инновационные лекарства. ⚠️ Всё ниже — не инвестиционная рекомендация, я просто делюсь своим портфелем: 🔹#ABCL — AbCellera Biologics: 296€ Разрабатывают терапевтические антитела с использованием собственной платформы, где сочетаются микрофлюиды, одноклеточный анализ и ИИ 🧫🤖 🔹#NVO — Novo Nordisk A/S: 248€ Безоговорочный лидер в области GLP-1 💪 🔹#22Z — Zealand Pharma: 225€ Био-компания, специализирующаяся на пептидных терапиях, включая GLP-1-агонисты 🧪 🔹#GPCR — Structure Therapeutics: 153€ Работают над оральными GLP-1 рецепторными агонистами. Пока на ранней стадии, но направление 🔥 🔹#SPYH — SPDR MSCI Europe Health Care (Acc.): 150€ Широкий ETF на европейскую фарму и здравоохранение. Через него я получил долю в Roche Holding AG — швейцарском гиганте с разнообразным портфелем, в том числе связанным с GLP-1 🧬💼 🔹#PFE — Pfizer: 104€ Ковид-пик позади, хайп схлынул, но технологии остались, а лекарства на основе GLP-1 исследуются. Цена на бумагу просела — вижу это как шансю 🔹#AMGN — Amgen Inc.: 104€ Тоже в игре GLP-1, но с уникальным подходом. Интересно будет следить 👀 📎 P.S. Добавил также немного стабильности: купил высокодоходный долларовый бонд ЕЦБ (#US298785JU14) под 3,875%: 136€ 📊 Итого вложено: 1416€ Спасибо, что читаете! Что думаете о GLP-1 и потенциале этого направления? А может, у вас есть свои фавориты в фарме? Пишите в комментариях! 👇💬