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: #dag

当前筛选 #dag清除筛选
Ebm_base

@ebm_base · Post #131 · 20.08.2022 г., 17:18

ДОГИ, ДАГИ, РЕБРА И ГРАФИК ⠀ При проведение клин исследований необходимо учитывать много переменных, помимо лечения и исходов. И при стат анализе необходимо учитывать и контролировать некоторые из них, чтобы минимизировать различные bias и смещение результатов 🤔 ⠀ ❗С этим может помочь прямой ациклический граф (DAG, directed acyclic graph) ❗ ⠀ Это визуальное отображение потенциальных взаимодействий 🙈 Так как в наших конкретных предположениях имеется упорядоченность во времени, то циклы не возникают (ацикличный) и есть определенное направление (прямой) 👨🏻‍🎓 ⠀ На рис.1 (в карусели) видно, что DAG состоит из узлов (факторы) и ребер (связи/стрелочки). По своей сути это лишь абстракция, которая помогает принимать решение🤓 ⠀ В него можно включать как известные факторы с изученным воздействием, так и неизвестным (в т.ч. по которым у нас нет данных) с предположениями о воздействии (жаль, что нам их не проверить 😭) Выявив визуально потенциальные источники ошибок, мы проводим стат анализ с коррекцией или без (зависит от типа bias/смещения) 🤖 ⠀ На важно знать, что есть 2 типа пути (рис.2): 🔸 прямой (все стрелки направлены от вмешательства к исходу) 🔸 непрямой (остальные) ⠀ В идеале у нас должен быть открыт основной прямой путь и закрыты все непрямые (на усмотрение исследователей и некоторые прямые), тогда получим оценку без смещений. Но вот тут и начинаются сложности... 😬 Чтобы закрыть путь когда-то надо проводить коррекцию, а когда-то не надо (большая, сложная и нудная тема, вы же тут не за этим 🙉) ⠀ С неизвестными/ненаблюдаемыми факторами мы ничего сделать не может, только думать и делать выводы👽 ⠀ И моя любимая рубрика «Ограничения» 🎉 (даже у рисуночков они есть): 📍 DAG лишь показывают определенный набор предположений, которые могут быть неверными. 📍 Они не отображают величину отклонений или взаимодействие со случайными ошибками. 📍 Они могут стать очень сложными (повторяющиеся измерения и прочее), что делает интерпретацию трудоемкой (но мб она отражает опасения о потенциальных bias’ах?). ⠀ Как думаете должно это внедрятся в практику и стать нормой при публикации результатов? #DAG#ebm_causal

Mirracoin Новости

@MirraChannel · Post #157 · 26.06.2024 г., 10:26

#Crypto#IOTA#Nano#DeFi#DAG#база Что такое Directed Acyclic Graphs (DAG)? Directed Acyclic Graphs (DAG) — направленный ациклический граф. Это альтернативная блокчейну технология. DAG — это тип хранилища данных и механизма консенсуса, который отличается от Биткойна или Эфириума. Алгоритмы консенсуса в таких сетях могут использоваться привычные, однако способ записи информации кардинально другой. Технически это не цепочка блоков транзакций. Вместо этого транзакции представляются в виде графика или в виде дерева. DAG используется для решения задач: • Увеличение пропускной способности: В отличие от традиционного блокчейна, где блоки создаются последовательно, в DAG транзакции могут добавляться параллельно. Это позволяет обрабатывать больше транзакций за единицу времени. • Снижение комиссий: Благодаря высокой пропускной способности и эффективности, комиссии за транзакции в DAG-сетях обычно ниже. • Децентрализация: DAG помогает избежать централизации за счёт распределённого характера добавления транзакций. Каждая новая транзакция подтверждает несколько предыдущих, создавая саморегулирующуюся сеть. 📌Примеры проектов, использующих DAG: #IOTA: Создан для Интернета вещей (IoT), использует технологию Tangle, основанную на DAG. #Nano: Сфокусирован на быстрых и бесплатных транзакциях, применяет блок-решётки (block lattice), которые являются разновидностью DAG. #AVAX (Avalanche): Платформа с открытым исходным кодом для запуска децентрализованных приложений. DAG позволяет сети обрабатывать транзакции параллельно. 🔥 Использование DAG позволяет достичь новых уровней эффективности, скорости и децентрализации, открывая новые возможности применения технологии распределённого реестра. @MirraChannel😎

为什么 XELIS 能在巨头之中脱颖而出! 从 #Bitcoin(比特币) 到 #Kaspa 再到 #Monero(门罗币),每个项目都带来了创新…… 但 XELIS 将这一切融合在一起: ✅ DAG 架构 ✅ 保密交易(Confidential Transactions) ✅ 智能合约(Smart Contracts) ✅ 零知识证明(zk-Proofs) ✅ 5 秒出块 ✅ 无预挖 / 无风投 🧠 区块链的进化已经到来 —— 从设计之初就兼具 隐私性 与 可扩展性。 👉 主网升级时间:2025 年 12 月 13 日 17:00(UTC) 了解更多 🔗https://xelis.org/blog/Mainnet-SmartContracts-Launch #XELIS#DAG#DeFi#隐私#加密货币#区块链#BTC#XMR#Kaspa