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 4 слични објави

Пребарај: #gft

当前筛选 #gft清除筛选
American Crypto©

@americancryptotrading · Post #27055 · 19.11.2024 г., 19:29

🇺🇸#GFT/USDT is retesting the supportzone on 3D timeframe🔍 Preparing for bounce✈️ American Crypto©

Hashtags

Coinlegs Cryptocurrency Signals

@coinlegs · Post #9696 · 09.01.2024 г., 06:21

🐬DOLPHIN | AI PREDICTIONS 09.01.2024 06:00 GMT Expected 5% Profit/Loss in 24 Hours #NFP | 0.58321 | PP: 92% | LP: 9% #FIRO | 1.585 | PP: 90% | LP: 0% #GFT | 0.02027 | PP: 87% | LP: 100% #JTO | 1.7112 | PP: 86% | LP: 100% #NTRN | 1.5177 | PP: 78% | LP: 100% #ORDI | 74.726 | PP: 77% | LP: 100% #TIA | 15.578 | PP: 77% | LP: 100% #VANRY | 0.05837 | PP: 74% | LP: 96% #IQ | 0.00531 | PP: 66% | LP: 100% #MEME | 0.023135 | PP: 64% | LP: 90% #ACE | 8.2438 | PP: 28% | LP: 91% #ARK | 0.7136 | PP: 23% | LP: 91% ——————————————————————— Total Predictions: 366 PP > 50%: 328 LP > 50%: 18 PP > 60%: 202 LP > 60%: 17 PP > 70%: 54 LP > 70%: 16 PP > 80%: 36 LP > 80%: 16 PP > 90%: 1 LP > 90%: 9 ——————————————————————— PP: Profit Probability | LP: Loss Probability