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: #matching

当前筛选 #matching清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2751 · 04.06.2025 г., 14:15

#Senior#DataScientist#ML#NLP#LLM#VLM#matching#DS#fulltime#ecommerce Senior Data Scientist (NLP/LLM/VLM) 💼 Ozon Tech 💰 От 455 000 ₽ gross совокупный доход Команда занимается развитием автоматического матчинга — технологии поиска одинаковых товаров как внутри Ozon, так и между Ozon и другими маркетплейсами. В работе — масштабные проекты с использованием LLM, NLP и VLM, направленные на повышение точности и полноты поиска дубликатов и объединения товарных карточек. Основные задачи: — Аналитика текущих проблем матчинга; — Обучение новых NLP-моделей (bi-encoder, late fusion, early fusion); — Адаптация новых LLM/VLM-моделей. Требования: — 4+ лет коммерческого опыта в Data Science; — 2+ года — в задачах NLP; — Опыт обучения и вывода ML-моделей в прод; — Знание современных и классических NLP-подходов; — Уверенное владение Python и PySpark (bigdata датасеты собираем на Hadoop-кластере); — Знание алгоритмов и структур данных; — Проактивность, ответственность, нацеленность на результат. Будет плюсом: — Участие в ML-соревнованиях; — Опыт построения протоколов и пайплайнов разметки данных; — Опыт работы с задачами матчинга / entity resolution. Что предлагаем: — Динамичный и быстроразвивающийся бизнес, ресурсы, возможность сделать вместе лучший продукт на рынке e-commerce; — Свобода решений, внимание к качеству инженерии; — Сильную профессиональную команду; — Возможность развиваться вместе с бизнесом; — От 455 000 ₽ gross совокупный доход. 📩Контакт: [email protected] — присылай резюме, обсудим детали.