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 6 слични објави

Пребарај: #ishares

当前筛选 #ishares清除筛选

Lookonchain | ꘜ Aug 13 Update: 10 #Bitcoin ETFs NetFlow: +917 $BTC(+$111.85M)🟢 #iShares(Blackrock) inflows 931 $BTC(+$113.59M) and currently holds 744,540 $BTC($90.83B). 9 #Ethereum ETFs NetFlow: +124,431 $ETH(+$582.96M)🟢 #iShares(Blackrock) inflows 70,802 $ETH($331.71M) and currently holds 3,270,483 $ETH($15.32B). https://x.com/lookonchain/status/1955298316041982211

Lookonchain | ꘜ Aug 12 Update: 10 #Bitcoin ETFs NetFlow: +1,586 $BTC(+$189.72M)🟢 #iShares(Blackrock) inflows 1,158 $BTC(+$138.58M) and currently holds 743,609 $BTC($88.97B). 9 #Ethereum ETFs NetFlow: +231,717 $ETH(+$1.03B)🟢 #iShares(Blackrock) inflows 149,168 $ETH($663.05M) and currently holds 3,199,681 $ETH($14.22B). https://x.com/lookonchain/status/1954903054597455910

Lookonchain | ꘜ Aug 11 Update: 10 #Bitcoin ETFs NetFlow: +3,308 $BTC(+$396.03M)🟢 #iShares(Blackrock) inflows 3,089 $BTC(+$369.73M) and currently holds 742,451 $BTC($88.88B). 9 #Ethereum ETFs NetFlow: +112,031 $ETH(+$470.76M)🟢 #iShares(Blackrock) inflows 62,936 $ETH($264.46M) and currently holds 3,050,513 $ETH($12.82B). https://x.com/lookonchain/status/1953811766271717410

SIGNAL

@finsignal · Post #3170 · 30.05.2024 г., 03:14

🐂🐂🐂🐂🐂🐂 According to analysts, a BTC-ETF called #iShares Bitcoin Trust from #BlackRock has surpassed #GTC from Grayscale in terms of the number of coins at its core. Accordingly, it is now the largest #BTC spot exchange-traded fund in the United States. Bloomberg analyst Eric Balchunas confirmed the leadership of the #BlackRock iShares Bitcoin Trust (BUT) among spot BTC ETFs. Recall that this exchange-traded fund bypassed Grayscale's GTC based on the trading results for the last day. As Eric noted, BlackRock is likely to occupy the top spot "for decades." The reason is a combination of low fees, serious liquidity and the excellent reputation of the iShares brand. 🐂🐂🐂🐂🐂🐂

Lookonchain | ꘜ Aug 14 Update: 10 #Bitcoin ETFs NetFlow: +452 $BTC(+$53.9M)🟢 #ARK21Shares inflows 299 $BTC(+$35.62M) and currently holds 45,656 $BTC($5.44B). 9 #Ethereum ETFs NetFlow: +154,179 $ETH(+$724.02M)🟢 #iShares(Blackrock) inflows 105,900 $ETH($497.3M) and currently holds 3,376,382 $ETH($15.86B). https://x.com/lookonchain/status/1955636055992049670

Crypto M - Crypto News

@CryptoM · Post #65251 · 12.04.2026 г., 10:15

🚀 Bitcoin ETFs See Strong Inflows as Market Interest Grows US spot Bitcoin ETFs experienced significant net inflows exceeding $786 million last week, marking their most robust performance since February. According to NS3.AI, BlackRock's iShares Bitcoin Trust attracted approximately $612 million. Meanwhile, Morgan Stanley's newly launched MSBT fund garnered around $46 million within its initial three trading days. #Bitcoin#ETFs#BlackRock#MorganStanley#CryptoInvestment#MarketInterest#MSBT#iShares#Inflow#BTC