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: #mrr

当前筛选 #mrr清除筛选
Venture Village Wall 🦄

@venturevillagewall · Post #4239 · 25.02.2025 г., 13:00

AI Startup Hits $10K Monthly Revenue AI project ReelFarm generates viral TikTok videos using templates. Recent success: over $10k MRR within the first month. Case study: an online store achieved 100k+ views without high production costs. Industry trend: growth in accessible, low-cost video creation tools. For aspiring project creators, checklist available. #AI#Video#Marketing#TikTok#Startup#Viral#MRR#ContentCreation#SocialMedia#Innovation#TechTrends#Entrepreneurship#ReelFarm#DigitalMarketing#BusinessGrowth#MicroSAAS#Entrepreneurs#VideoMarketing#DIY#Creators

Libertà è ragione

@libertaeragione · Post #4303 · 25.11.2024 г., 14:34

#Elezioni#Romania#Presidenziali Risultati definitivi: Affluenza: 52,55% Călin #Georgescu: 22,94% Elena #Lasconi (#USR|RE): 19,18% Marcel #Ciolacu (#PSD|S&D): 19,15% George #Simion (#AUR|ECR): 13,86% Nicolae #Ciucă (#PNL|EPP) 8,79% Mircea #Geoană (supp. #MRR)|Centristi nazionalisti|G/EFA: 6,32% Hunor #Kelemen (#UDMR|EPP): 4,51% Cristian #Diaconescu: 3,1% Cristian #Terheș (#PNCR|ECR): 1,04% Ana #Birchall: 0,46% Ludovic #Orban (#FD|Centro-destra populista): 0,22% Sebastian #Popescu (#PNR|Populisti): 0,16% Alexandra #Păcuraru (#ADN|Centro-sinistra): 0,16% Silviu #Predoiu (#PLAN|Centro): 0,12% In foto, la mappa del voto, by @tuttoelezioni. Necessario un secondo turno tra Georgescu e Lasconi. @OsservatorioEsteri