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: #lpu

当前筛选 #lpu清除筛选
经济信息联播

@eco_cn · Post #30006 · 18.03.2026 г., 03:41

在GTC 2026主题演讲结束后,英伟达CEO黄仁勋接受了Stratechery创始人Ben Thompson的专访: AI在过去一年跨越了一个关键门槛——推理能力的提升使模型首次开始产生真实的经济价值,而编程代理的爆发则是这一转变最清晰的体现。 生成式AI早期因幻觉问题难以商业化,而推理能力的引入使模型得以通过反思、检索与搜索实现"落地",进而从提供信息跃升为真正完成任务。"搜索是一项没有人付费的服务,原因在于获取信息的门槛不足以让人掏钱。 在技术层面,由Vera Rubin GPU处理高FLOP的注意力计算,由Groq的 #LPU 架构承担需要极高token速率与极低延迟的部分。 黄仁勋将AI代理的工具使用分为两类: 一类是结构化工具,包括CLI、API和数据库查询; 另一类是非结构化工具,包括需要模型通过多模态感知操作网页界面的PC端应用。#英伟达 在两条路径上均有布局。

经济信息联播

@eco_cn · Post #29990 · 18.03.2026 г., 01:25

华尔街点评GTC: #英伟达 GTC大会释放核心信号:AI算力的商业逻辑正在发生根本性重构——Token已成为新的大宗商品,而算力即收入。 美银认为,Blackwell系统相较上一代Hopper已实现每Token成本降低高达35倍,即将推出的Rubin系列有望在此基础上再降低2至35倍,这种持续压缩的Token成本曲线,是驱动需求规模化扩张的根本动力。 高盛快评,价值高达1万亿美元的数据中心 #AIDC 营收订单,远超市场普遍预期,有助于消除投资者对于AI资本开支可能已达“峰值”的担忧。其次,英伟达推出了Groq的LPX机架系统,此举进一步巩固了对推理市场的战略承诺。 郭明錤:2026至2027年 #LPU 出货量预计达400至500万台,较历史年产量暴增10倍。机架密度从64跃至256单元,背后的 #PCB 供应链同步迎来新周期——WUS印制电路或成最大赢家。