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
Lookonchain | ꘜ
Whales keep accumulating $ETH!
Whale 0x3952 withdrew another 21,000 $ETH($90.6M) from #Binance in the past 40 minutes and currently holds 86,001 $ETH ($260M).
https://intel.arkm.com/explorer/address/0x3952D69643F7a87237C7fC8bB33f8453C0b45500
Lookonchain | ꘜ
Whale bc1q5r withdrew another 500 $BTC($59.53M) from #Binance 5 hours ago.
This whale has withdrawn 3,000 $BTC($355M) from #Binance over the past 3 months at an average price of $109,895.
https://intel.arkm.com/explorer/address/bc1q5rsc4uscnmemlwru8xsys26k3xgxewqfnf3k7j
Lookonchain | ꘜ
Three wallets (likely belonging to the same whale) unstaked 14,942 $ETH($64.38M) and deposited it into #Binance in the past hour.
https://intel.arkm.com/explorer/address/0x345834DA38A13Ba5B9F4dDD2288e0B98C662Fb95
https://intel.arkm.com/explorer/address/0xA55d99EEcc7d1D5D76829e71CdC9fdB387858CE5
https://intel.arkm.com/explorer/address/0xF2758d2d606ecE036601544606BE2Af61F6a12e1
Lookonchain | ꘜ
A wallet linked to Metalpha deposited 5,000 $ETH($20.91M) to #Binance just now.
https://intel.arkm.com/explorer/address/0x96F49d0e9724dFD8780fa667ac37A993f005CB94
Lookonchain | ꘜ
Whale 0x3952 withdrew another 8,745 $ETH($37.6M) from #Binance an hour ago.
Over the past two months, this whale has withdrawn 65,001 $ETH($281M) from #Binance at an average price of 2,611 — now sitting on over $111M in unrealized profits.
https://intel.arkm.com/explorer/address/0x3952D69643F7a87237C7fC8bB33f8453C0b45500
A whale deposited 689.34 $BTC worth $46.17M into #Binance.
https://intel.arkm.com/explorer/address/15HWQZaDQ6GFhro8x693zaqCdTU1qVKvdQ
https://x.com/OnchainLens/status/2039991271012679903
Follow @onchainlens for more onchain updates
Whale 0x2fcf withdrew 5,090 $BNB ($6.65M) from #Binance and spent 3,475 $BNB ($4.54M) aping into random memecoins.
He’s now sitting on an unrealized loss of ~$1.2M.
Even whales get rekt. 🐋