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: #aiandsociety

当前筛选 #aiandsociety清除筛选
AI & Law

@ai_and_law · Post #84 · 15.08.2023 г., 07:04

House of Lords Deliberates Advanced AI: UK's Ongoing AI Debate Hello, everyone! The UK House of Lords recently engaged in a discussion about advanced AI's ongoing development, addressing potential risks and regulatory strategies. The debate focused on whether the government's March White Paper on AI regulation is still relevant or if new legislation is necessary due to recent developments. The House of Lords' discussion underscores the complexities of overseeing rapidly evolving AI technologies, showcasing the government's dedication to fostering AI innovation while prioritizing public safety and responsible development. #AIRegulation#AIandLaw#AIandSociety

AI & Law

@ai_and_law · Post #438 · 08.11.2024 г., 08:04

Navigating AI Governance in a New Era: Key Insights from the World Economic Forum The World Economic Forum’s report, "Governance in the Age of Generative AI," emphasizes that effective governance of generative AI requires timely and strategic assessments of regulatory frameworks, industry responsibilities, and human rights considerations. To harness AI responsibly, policymakers need to evaluate whether existing laws and regulations meet the distinct risks posed by generative AI. This includes ensuring that protections are in place for vulnerable groups and aligning with international human rights standards. The report also stresses the importance of balancing regulatory caution with the need for innovation. Governments are encouraged to adopt risk-based, agile governance that leverages tech-like dynamism but avoids compromising oversight or human rights. Ultimately, the goal is to foster an AI landscape that supports both public interest and economic innovation through robust risk management, clarified policies, and sustained industry alignment with societal values. #AIGovernance#WEFReport#ResponsibleAI#AIandSociety

AI & Law

@ai_and_law · Post #206 · 04.01.2024 г., 08:04

AI Image-Generators Trained on Explicit Photos of Children Hello everyone! A startling revelation demands immediate attention: popular AI image-generators harbor a concerning flaw, with thousands of explicit images of child abuse embedded in their foundations. This revelation comes from a recent report by the Stanford Internet Observatory, urging swift action to address this deeply troubling aspect of the technology. Hidden within the colossal AI database LAION, a fundamental resource for training leading AI image-making models, are over 3,200 images of suspected child sexual abuse. The watchdog group, in collaboration with anti-abuse charities, brought this disturbing fact to light, emphasizing the urgency for companies to rectify this issue. The material influences AI tools to generate harmful outputs, potentially perpetuating the exploitation of real victims. In response to the report, LAION, an acronym for the Large-scale Artificial Intelligence Open Network, has promptly taken down its datasets, emphasizing a zero-tolerance policy for illegal content. However, this incident underscores broader challenges in the rush to make AI tools accessible, raising questions about the responsibility of developers and platforms in ensuring the ethical use of such technology. The Stanford report calls for decisive measures, including the deletion of training sets derived from LAION and making certain AI models, particularly an older version of Stable Diffusion, less accessible. The report also emphasizes the need for comprehensive filters and collaboration with child safety experts in developing AI datasets. #AILaw#AIethics#AIGeneration#StanfordReport#AIandSociety