TGINSIGHT SIMILAR POSTS
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
Пребарај: #mts
@moexdiv · Post #432 · 30.01.2025 г., 16:47
📱#MTS МТС будет неукоснительно придерживаться своей дивидендной политики, которая на 2024-2026гг предусматривает целевой показатель доходности не менее 35 руб/акц в течение каждого календарного года. @moexdiv
Hashtags
@ai_machinelearning_big_data · Post #9299 · 23.12.2025 г., 11:02
⚡️МТС Web Services запустила MWS Track Rails — таск-трекер с ИИ-агентами внутри платформы MWS DevRails. Решение автоматизирует ключевые этапы разработки: ИИ-агенты берут на себя до 50% рутинных задач и генерируют до 30% кода, снижая нагрузку на ИТ-команды. Как это работает: - AI Product Owner формирует бизнес-требования (−30% нагрузки на продакта); - AI Analytic декомпозирует требования в техзадачи; - AI Developer создает до 40% нового кода и собирает версии продукта; - AI QA-агенты описывают тесты и проводят проверки (−50% времени тестирования). 📌 В результате DevRails позволяет масштабировать разработку без найма новых специалистов, сокращает time-to-market в три раза и повышает продуктивность команд вдвое. @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#DevTools#MTS
@laserfxru · Post #432 · 02.04.2023 г., 17:20
МТС платформа 48 лазер баров и 6 лазерных проектора 30w. Заказчик Structura Художник по свету : KBduke Тех директор Алексей Титов #mts#mtslive#mtsplatforma
Hashtags
@ai_machinelearning_big_data · Post #8105 · 21.07.2025 г., 14:12
MWS Cloud включается в игру: запускает Data Lakehouse Пока все обсуждают, как внедрять LLM, в MWS Cloud сделали ход: вышли с собственной платформой для хранения и обработки больших данных — MWS Data Lakehouse. Это уже не просто база или витрина, это полноценный фундамент для обучения, инференса и аналитики. Ключевая особенность — универсальность. Платформа работает с любыми типами данных: структурированными, неструктурированными, векторными. Поддержка Apache Parquet, Iceberg, Greenplum, Postgres, запуск в Kubernetes, объектное S3-хранилище. Всё, что нужно, чтобы компания могла: обучать ML/LLM модели, строить BI-отчёты, прогнозировать, сегментировать, оптимизировать. И всё это без копирования данных между системами. Главное — цифры. Платформа ускоряет обработку данных в 23 раза. Хранилище используется на 40% экономичнее. В 2,5 раза выше эффективность ИТ-персонала. Витрины данных считаются в 2 раза быстрее. То есть платформа не просто "поддерживает ИИ" — она позволяет его внедрять в реальных бизнес-процессах, а не в пилотах и презентациях. Безопасность и масштабируемость. Встроенные инструменты шифрования, маскирования, аудита, контроль доступа. Централизованное управление, масштабирование без простоев. Можно запускать кластеры под разные команды и сценарии параллельно — без дублирования данных. Контекст: рынок меняется. Компании всё активнее вкладываются в инструменты, которые позволяют работать с ИИ на проде, а не просто тестировать гипотезы. Lakehouse — архитектура, к которой уже перешли десятки тысяч компаний на Западе. MWS Cloud предлагает такую же модель — внутри российской облачной экосистемы. И да: MWS Data Lakehouse — часть экосистемы MWS Data, включающей 25+ сервисов для хранения, аналитики и AI. Почему это важно. ИИ уже давно не хобби айтишников. Это трансформация всей ИТ-архитектуры компаний. А без таких платформ запуск ИИ-проектов становится дорогим, медленным и уязвимым. Именно поэтому сейчас выигрывают не те, у кого «есть данные», а те, у кого есть инфраструктура, чтобы эти данные реально использовать. @ai_machinelearning_big_data #data#ai#ml#infrastructure#mts
Hashtags
@venturevillagewall · Post #4189 · 19.02.2025 г., 10:00
New Developments in Tech and Crypto 🔸 MTS warns of risks due to the Russian government's IP data collection project. Read more 🔸 In Irkutsk, household electricity consumption spikes due to gray miners amid a mining ban and rising Bitcoin prices. Read more 🔸 Russian streaming services reportedly revive talks with Hollywood for content return, but no confirmations yet. Read more 🔸 Latest Telegram update includes conference interface for iOS users. Read more 🔸 Ex-CTO of OpenAI, Mira Murati, launches new AI startup, Thinking Machines Lab, focused on user-friendly AI adaptation. Read more 🔸 Intel stocks surge 16% amid rumors of a possible company split. Read more 🔸 Niantic, creator of Pokemon Go, aims to sell gaming business for $3.5 billion due to lack of success in replicating previous hits. Read more 🔸 Bitcoin ownership shifts: Private investors sold 525,000 BTC while institutional investors increased holdings by 374,000 BTC. source 🔸 Controversy in crypto space: Solana faces reputation challenges as scandals arise. More info #MTS#IPPrivacy#Bitcoin#Telegram#AI#OpenAI#Intel#Niantic#Crypto#Solana#Investment#B2B#ETFs#DataAnalysis#Tech#Gaming#Ecosystem#MarketTrends#Startups#VentureCapital#VC#Innovation