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 3 слични објави

Пребарај: #aergo

当前筛选 #aergo清除筛选
Coinlegs Cryptocurrency Signals

@coinlegs · Post #9754 · 19.01.2024 г., 09:15

🐬DOLPHIN | AI PREDICTIONS 19.01.2024 08:00 GMT Expected 5% Profit/Loss in 24 Hours #ACH | 0.01828 | PP: 100% | LP: 0% #AAVE | 96.41 | PP: 100% | LP: 1% #1INCH | 0.4222 | PP: 100% | LP: 2% #ACA | 0.0935 | PP: 100% | LP: 5% #AGLD | 1.214 | PP: 100% | LP: 5% #ACM | 1.976 | PP: 100% | LP: 7% #ARPA | 0.06401 | PP: 100% | LP: 13% #ARB | 1.8643 | PP: 100% | LP: 28% #ANT | 6.273 | PP: 100% | LP: 47% #ADX | 0.1724 | PP: 99% | LP: 0% #ALGO | 0.1771 | PP: 99% | LP: 0% #ADA | 0.4996 | PP: 99% | LP: 1% #ALCX | 24.04 | PP: 99% | LP: 3% #ALICE | 1.123 | PP: 98% | LP: 0% #ALPACA | 0.1847 | PP: 97% | LP: 4% #AGIX | 0.27023 | PP: 96% | LP: 1% #APT | 8.614 | PP: 96% | LP: 1% #ASTR | 0.1717 | PP: 96% | LP: 52% #AMP | 0.003154 | PP: 95% | LP: 0% #AERGO | 0.1329 | PP: 92% | LP: 1% #API3 | 1.577 | PP: 92% | LP: 1% ——————————————————————— Total Predictions: 367 PP > 50%: 38 LP > 50%: 11 PP > 60%: 30 LP > 60%: 0 PP > 70%: 27 LP > 70%: 0 PP > 80%: 25 LP > 80%: 0 PP > 90%: 21 LP > 90%: 0 ——————————————————————— PP: Profit Probability | LP: Loss Probability