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: #aivk

当前筛选 #aivk清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9750 · 26.03.2026 г., 09:55

Рекомендательные системы — один из ключевых механизмов, на которых держатся современные продукты. Они помогают пользователям находить контент, товары и сервисы, а бизнесу — повышать вовлеченность и качество пользовательского опыта. Вместе с Владимиром Байкаловым, ведущим исследователем AI VK, разбираем главные тренды в рекомендациях и последние значимые работы. 🔗Список статей Масштабирование 🟣Действия говорят громче слов: последовательные преобразователи с триллионом параметров для генеративных рекомендаций 🟣Масштабирование трансформеров для рекомендательных систем до одного миллиарда параметров 🟣LLaTTE: законы масштабирования для многоэтапного моделирования последовательностей в крупномасштабных рекламных рекомендательных системах Lifelong Recommendations 🟣TransAct V2: моделирование последовательностей действий пользователя на протяжении всей жизни в рекомендациях Pinterest 🟣TWIN V2: расширение моделирования ультра‑длинных последовательностей поведения пользователя для улучшения CTR‑предсказания в Kuaishou 🟣LONGER: повышение эффективности моделирования длинных последовательностей в промышленных рекомендательных системах 🟣Укрощение ультра-длинных последовательностей пользовательского поведения в генеративных рекомендациях на уровне сессий Generative Retrieval 🟣Память трансформера как дифференцируемый поисковый индекс 🟣Рекомендательные системы с генеративным поиском 🟣Sparse Meets Dense: унифицированные генеративные рекомендации с каскадными разреженно-плотными представлениями Semantic IDs 🟣Повышение стабильности эмбеддингов в рекомендательных системах с помощью Semantic ID 🟣ActionPiece: контекстная токенизация последовательностей действий для генеративных рекомендаций 🟣Обучаемая токенизация объектов для генеративных рекомендаций 🟣Semantic ID переменной длины для рекомендательных систем End to End Рекомендации 🟣OneRec: объединение retrieval и ranking в генеративной рекомендательной модели с итеративным выравниванием предпочтений 🟣OxygenREC: генеративный фреймворк, следующий инструкциям, для рекомендаций в электронной коммерции 🟣EGA: унифицированный end-to-end генеративный фреймворк для промышленных рекламных систем LLMxRecSys 🟣PLUM: адаптация предварительно обученных языковых моделей для генеративных рекомендаций промышленного масштаба 🟣OneRec‑Think: рассуждение в тексте для генеративной рекомендации 🟣ReaSeq: использование мировых знаний через рассуждение для последовательного моделирования #aivk#recsys

Hashtags