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 1 слични објави

Пребарај: #mafnes

当前筛选 #mafnes清除筛选

Как правильно считать корреляцию? На первой лекции по Asset pricing на ФИБ РЭШ я сообщаю студентам, что желательно никогда не считать корреляции между "уровнями цен". Корреляция стоимости барреля нефти и количества центов за один российский рубль является примером подобного "не стоит". Почему? Дело в трендах. Многие подобные "переменные уровня" несут внутри средне- и долгосрочные тренды. Рубль в долгосроке ослабляется к доллару, то есть центов за него постепенно дают всё меньше (это связано с более высокой инфляцией в России, чем в США). Нефтяные цены сложнее, но и в них бывают циклы роста и снижения. Корреляция даст связь трендов, а не реальной зависимости переменных. Смотрим исследование РБК и БКС. В доступном мне тексте написано: "показатель взаимосвязи рассчитывался для курса рубля к доллару, с одной стороны, и нефти марки Brent - с другой". Если это посчитано для цен, то такие корреляции считать не нужно, и делать из них выводы тоже не нужно. Действительно, для цен можно увидеть условное усиление связи в декабре 2022г по 20-дневным ценам (60-дневные не показывают подобной динамики). Если же посчитать корреляции доходностей $/руб. и Brent (ниже график по 20-дневным и 60-дневным отрезкам), то видно, что нет роста в ноябре-декабре 2022г и падения в начале 2023г после ввода "нового бюджетного правила". Мне также кажется, что стоит смотреть с Urals, в ней динамика важнее для рубля. Вывод: хотите сделать достаточно быстро и правильно - не делайте ничего с "трендовыми" и "нестационарными" переменными, это потребует большой аккуратности. #Ruble#Brent#MAFNES