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: #insar

当前筛选 #insar清除筛选
ГЕОЛОГИЯ & АРХЕОЛОГИЯ

@geologyarchaeology · Post #812 · 04.04.2026 г., 07:23

На днях вышла статья британских и новозеландских исследователей «Деформация, деформационные напряжения и скорости для Альпийско-Гималайского пояса по данным транс-континентальной спутниковой съемки Sentinel-1 InSAR и GNSS» Статья уже становится знаковым событием, символически совпавшим с новой Лунной миссией, хотя и обсуждается несравнимо меньше за пределами профессиональной сферы. Почему этот проект и новая МОДЕЛЬ СОВРЕМЕННЫХ СКОРОСТЕЙ ТЕКТОНИЧЕСКИХ ДВИЖЕНИЙ И ПАРАМЕТРОВ ДЕФОРМАЦИЙ – серьезное продвижение в развитии ТЕКТОНИКИ ЛИТОСФЕРНЫХ ПЛИТ в области геодинамики континентальной коры в пределах Альпийско-Гималайского пояса? 💣 Модель основана на спутниковых радарных изображениях Sentinel-1, полученных в период с 2016 по 2024 годы и демонстрирует средние поверхностные скорости и временные ряды на пространственном разрешении 1 км, протянувшиеся на расстояние более 11 000 км от юго-западной Европы до восточного Китая, охватывая площадь более 20 миллионов квадратных километров. 🌎 В проекте сформировано ПОЛЕ СКОРОСТЕЙ (множество векторов смещения точек поверхности), объединившее данные более чем 222 000 изображений Sentinel-1 SAR с новой широкой компиляцией скоростей GNSS, всё это объединено в единую евразийскую систему координат. 🏛 Это событие имеет, как это не покажется странным, отношение и к нашей теме – изучения геоархеологии ранней истории человечества… Изменения береговой линии Малой Азии за последние 2 тыс.лет, засыпание осадками или разрушение древних городов, катастрофическая сейсмичность исторического времени и деформации, зафиксированные археологически и эпиграфически. 🔍Теперь все это можно рассматривать на современной цифровой детализированной основе. Какие методы спутниковой геодезии лежат в основе изучения современной геодинамики исторических территорий, что такое Sentinel-1 InSAR и GNSS и их современные оригинальные приложения к археологии мы рассмотрим специально... 📖Deformation, strains and velocities for the Alpine Himalayan Belt from trans-continental Sentinel-1 InSAR & GNSS 📖📸 Основные активные разломы Альпийско-Гималайской орогении с тектоническими плитами региона и обозначением основных разломов. 📖📸 Топографическая карта пояса с основными горными зонами, отмеченными коричневым цветом. 📖📸 Скомпилированные и выровненные данные GNSS, использованные в этом исследовании, со скоростями, показанными относительно фиксированной евразийской системы координат. #тектоника#деформации#спутниковаягеодезия#InSAR#тектоникаплит

Город на карте

@geomapers · Post #475 · 13.11.2025 г., 10:15

Φ-Down Sentinel-1 Burst Search Φ-Down — библиотека Python, которая упрощает доступ к данным дистанционного зондирования Земли из Copernicus Data Space Ecosystem (CDSE). Она предоставляет интерфейс для поиска, фильтрации и загрузки спутниковых снимков различных миссий Sentinel и сопутствующих наборов данных. В новой версии (v0.1.20) Φ-Down поддерживает поиск по “импульсам” (bursts) данных Sentinel-1 SLC, что помогает в создании временных рядов для радарной интерферометрии (InSAR) и во многих задачах регионального мониторинга, не требующих большого охвата. Поиск по burst’ам активируется настройкой burst_mode=True в запросе. Реализована фильтрация по burst_id, swath, поляризации и относительной орбите (relative orbit). 🖥Jupyter-блокнот с примером использования Sentinel-1 Burst Search #sentinel#python#InSAR#SAR#софт