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
#fraudweek день первый
В рамках International Fraud Awarenees Week мы начинаем публикацию полезных материалов о противодействии мошенничеству.
Мошенничество по всему миру набирает обороты и именно поэтому важно повышать осведомленность граждан и организаций в этом вопросе.
#fraudweek день третий
Ознакомьтесь с небольшим, но полезным материалом от Association of Certified Fraud Examiners (ACFE) о том, как быть борцом с мошенничеством в вашей организации - "How to be a FRAUD FIGHTER".
Роль антифрод офицера важна в различных компаниях и направлена на предотвращение как внутреннего, так и внешнего мошенничества.
#antifraud
Мошенничество в Казахстане продолжает оставаться серьёзной проблемой, особенно в сфере интернет-преступлений. По данным за 2023 год, в стране было зарегистрировано почти 44,8 тысячи случаев мошенничества, что на 1,3 тысячи больше по сравнению с предыдущим годом. Из них около половины совершено онлайн.
В первой половине 2024 года зарегистрировано 9 936 случаев интернет-мошенничества, что на 4,1% больше, чем за аналогичный период 2023 года. Почти четверть этих правонарушений связаны с онлайн-покупками на маркетплейсах, досках объявлений и интернет-аукционах.
С начала 2024 года сумма установленного ущерба от интернет-мошенничества составила 7,1 миллиарда тенге, из которых 6,8 миллиарда пришлось на физических лиц.
Эти данные подчёркивают необходимость активной борьбы с мошенничеством и повышения осведомлённости населения о методах защиты от подобных преступлений.
Именно поэтому Compliance Hub Community второй год подряд поддерживает инициативу Association of Certified Fraud Examiners (ACFE) - International Fraud Awareness Week.
В течение последней недели мы делились полезной инфографикой от наших коллег из ACFE и призываем финансовые, учебные и иные заведения уделять внимание вопросам повышения осведомленности населения в сфере противодействия мошенничеству.
Увидимся в следующем году!
#acfe#fraudweek
#fraudweek день четвертый
Compliance Hub Community в рамках недели, посвященной противодействию мошенничеству, делится полезной инфографикой от Association of Certified Fraud Examiners (ACFE) и The Institute of Internal Auditors Inc. по данному вопросу.
#antifraud#amlcft
#fraudweek день второй
В рамках International Fraud Awarenees Week мы продолжаем публикацию полезных материалов о противодействии мошенничеству.
С чего начать построение Anti-Fraud системы или, например, ее имплементации в классическую систему управления комплаенс-риском либо системы AML/CFT? Конечно же с Checklist`а, который позволит оценить текущие процессы и их соответствие текущим вызовам и целям.
#compliance#antifraud#amlcft