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 2 слични објави

Пребарај: #coop

当前筛选 #coop清除筛选
Tutto Elezioni

@tuttoelezioni · Post #1741 · 31.03.2026 г., 10:30

#Sondaggi #Perù🇵🇪 #Presidenziali Sondaggio di Datum Internacional. Data: 25-27 marzo 2026. Campione: 2.000 persone. 🟧 Keiko #Fujimori (#FP|Estrema destra fujimorista): 18,5% 🟦 Rafael #LópezAliaga (#RP|Estrema destra cristiana): 13,3% 🟨 Carlo #Álvarez (#PPT|Centro-destra): 8,9% 🟩 Roberto #SánchezPalomino (#JPP|Centro-sinistra): 7,4% 🟥 Jorge #Nieto (#BG|Centro): 6,8% 🟥 Alfonso #LópezChau (#AN|Centro-sinistra): 5,9% 🟦 César #Acuña (#APP|Destra): 5,5% 🟦 Yonhy #Lescano (#CooP|Centro-destra): 3,0% Altri: 30,7% N.B.: dati depurati da chi non si esprime/non sa. @TuttoElezioni

Tutto Elezioni

@tuttoelezioni · Post #1550 · 18.03.2026 г., 13:02

#Sondaggi #Perù🇵🇪 #Presidenziali Sondaggio di IEP/La República. Data: 6-11 marzo 2026. Campione: 1.207 persone. 🟦 Rafael #LópezAliaga (#RP|Estrema destra cristiana): 18,0% 🟧 Keiko #Fujimori (#FP|Estrema destra fujimorista): 14,5% 🟥 Alfonso #LópezChau (#AN|Centro-sinistra): 10,5% 🟦 Wolfgang #Grozo (#ID|Estrema destra): 6,6% 🟨 Carlo #Álvarez (#PPT|Centro-destra): 6,0% 🟩 Roberto #SánchezPalomino (#JPP|Centro-sinistra): 5,7% 🟥 Mario #Vizcarra (#P1|Centro): 4,8% 🟦 César #Acuña (#APP|Destra): 4,2% 🟦 Yonhy #Lescano (#CooP|Centro-destra): 3,9% 🟦 George #Forsyth (#SP|Destra): 3,7% 🟩 Ricardo #Belmont (#OBRAS|Centro): 3,5% 🟥 Jorge #Nieto (#BG|Centro): 3,2% Altri: 15,3% N.B.: dati depurati da chi non si esprime/non sa. @TuttoElezioni