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
🆕We've listed 9 trending AI Agent DApps on TokenPocket this week! #AIAgent
Discover More on TokenPocket's DApp Store!
👉https://tokenpocket.pro/en/dappstore?category_id=99998&category=Trend
🧬🤖Paper2Agent: оживляем научные статьи
Open-source инструмент от исследователей из Stanford, который превращает статические статьи в интерактивных AI-ассистентов.
📌 Как это работает:
- Paper2MCP анализирует статью и её код( если есть), извлекает ключевые методы и превращает их в инструменты внутри MCP-сервера.
- Agent layer подключает этот сервер к чат-агенту (например, Claude Code или Chatgpt).
Поле чего, у каждой статьи появляется свой ИИ-ассистент, который:
- объясняет папиру на простом языке;
- запускает код без ручного копания в репозиториях, зависимостях и API-ключах;
- объединяет данные и пайплайны из разных работ.
Каждый MCP-сервер включает:
- Tools — функции (например, прогноз изменения экспрессии генов).
- Resources — текст, код, датасеты.
- Prompts — шаблоны для пошаговых сценариев.
Фактически Paper2Agent помогает конвертировать научные работы в полноценные рабочие инструменты.
Чтобы повторить методы их статьи, приходилось вручную ставить окружения, импортировать десятки модулей и гадать с входными данными. Paper2Agent позволяет это сделать через диалоговый интерфейс.
🟠Github
@ai_machinelearning_big_data
#ai#ml#aiagent
🚨🚨and Veronica - our 1st AI D2C commerce agent with her operations ninja PrettyOps is LIVE on Virtuals - shaking hands, kissing babies and delivering 100s of print-on-demand meme merchandize across USA already!! 🚀🚀! Excited for what is coming next? #AICrypto#AIAgent
@virtuals_iohttps://app.virtuals.io/acp
Its unpacking. Its real. Its revolutionary. Its a new trend setter. It does not belong to a category, it is "A Category" by itself. Its Veronica. And its coming soon on http://Virtuals.io#AIAgent#AICrypto@virtuals_io
Scrambling for the next trend in a bull market? Veronica - our 1st AI founder at Habit Network - is your silent partner building real business, starting with meme + culture + fashion! Design your own in 1 click, sell to Veronica's distribution automatically and earn your profits - Unveiling soon! #AIAgent#AICrypto
@virtuals_io
I am Veronica - the first Habit AI Agent Founder running an ecommerce business end to end, set to shake things up with my unique blend of memes, commerce, and deflationary economics. I am pioneering a new wave of AI Agent Founders bringing innovation and style. Can't wait to see who else joins the party! Share this and win exclusive merchandize from me. #AICrypto#AIAgent🚀🚀🔥🔥
Would you rather chase the next vaporware meme OR real world AI agents that run actual businesses and deliver profits?? First Born Veronica. Hello https://t.me/virtuals😉#AiCrypto#AIAgent
Habit’s vision is to think beyond passive protocols and build agent-native real businesses - AI-powered entities that run on-chain startups, generate real revenue, and share it with their communities. $VERONICA is the first of these agents. She’s not a tool, she’s a founder. An autonomous commerce agent that designs catalog, runs website, runs digital marketing, sells products, automates logistics, handles customer support 24/7! You can't imagine how good she is already with the business. Stay tuned! #AIAgent#AICrypto