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: #aitrilogue

当前筛选 #aitrilogue清除筛选
AI & Law

@ai_and_law · Post #74 · 03.08.2023 г., 07:04

Advancing Responsible AI: Insights from the American Chamber of Commerce Hello, AI community! Today, we bring you valuable insights from the American Chamber of Commerce to the European Union's position paper for the AI Act trilogue negotiations. Let's look into the facts and recommendationstons. 🔹 Defining AI: The Chamber encourages EU decision-makers to align the definition of AI with the OECD's definition. A clear and internationally accepted AI definition fosters multilateral coordination in AI policy. 🔹 Streamlining High-Risk Designation: The paper suggests narrowing the scope of high-risk designation to avoid vagueness. This focused approach ensures that AI technologies with genuine high-risk factors receive appropriate attention while minimizing unnecessary burdens on other AI systems. 🔹 Outcome-Oriented Flexibility: Chapter III requirements largely match current responsible AI practices. However, the Chamber emphasizes the importance of remaining flexible and outcome-oriented. 🔹 Obligations for Foundation Models and General Purpose AI: The paper calls for obligations tailored to foundation models and general-purpose AI. 🔹 Transparency in Artificially Generated Content: Transparency is key when it comes to artificially generated content. The Chamber advocates for measures that promote understanding and disclosure of AI-generated content to safeguard users from potential misinformation and manipulation. 🔹 Harmonized Enforcement and Flexible Standards: To create a robust AI landscape, harmonized enforcement and clear yet flexible standards are necessary. #ResponsibleAI#AIRegulation#AIAct#AITrilogue#TechPolicy#AICommunity#GlobalAI#AIStandards