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: #personalizedmedicine

当前筛选 #personalizedmedicine清除筛选
Cerdas Gunakan Obat

@cerdasgunakanobat · Post #2714 · 26.10.2018 г., 16:35

"PERSONALIZED MEDICINES: One Dose Does Not Fit All" • https://www.instagram.com/p/BpZy_-Ignyk/?utm_source=ig_share_sheet&igshid=113nv1o8rslyd • Salah satu tantangan dalam pengobatan saat ini adalah bervariasinya respon terapi antar pasien dengan penyakit dan obat yang sama. Beberapa pasien bisa sembuh tanpa efek samping obat (ESO), beberapa bisa sembuh tapi mengalami ESO, tetapi ada juga yang tidak sembuh dan mengalami ESO. • Tidak mudah memprediksi respon terapi seseorang. Banyak faktor klinis dan nonklinis yang harus dipertimbangkan. Akibatnya, dokter harus mencoba beberapa jenis obat lebih dulu (tunggal/kombinasi) atau beberapa variasi dosis obat hingga menemukan dosis optimal obat. • Sejak 2013, perkembangan ilmu farmakogenetik/farmakogenomik sangat pesat. Biaya pengujian genetik juga semakin terjangkau. Hal ini berimplikasi pada disrupsi model terapi di bidang farmasi dan kedokteran, yang saat ini menuntut diagnosis dan pengobatan penyakit yang lebih presisi dengan mempertimbangkan profil genetik dari pasien. Metode pengobatan yang ikut mempertimbangkan variasi genetik dari pasien ini disebut ‘personalized medicine’. • Apa peran Apoteker dalam pengobatan berbasis genetik? Apa itu ‘genomic medicine’? Kompetensi apa yang harus dimiliki apoteker di bidang ‘personalized medicine’? Bagaimana perubahan kode genetik mempengaruhi respon tubuh seseorang terhadap obat? Sejauh mana aplikasi ‘personalized medicine’ di bidang pengobatan? • Mari simak dan ikuti diskusi di Grup Telegram "DISGRAM Apoteker Indonesia": "Personalized Medicines: One Dose Does Not Fit All" Sabtu, 27 Oktober 2018 Pukul 19:00 - 22.00 WIB Narasumber: Muh. Akbar Bahar, Apt, M.Pharm, Sc @kbarbahar (Dosen Fak. Farmasi Univ. Hasanuddin, Makassar) Moderator: Hamdayani Damanik, Apt @hamdadaM Manager: Budiyanto, Apt @budz99 • Tempat: Grup Telegram "DISGRAM Apoteker Indonesia" Untuk bergabung silakan kontak Manager atau klik link sbb: bit.ly/daftartelegramAPIN2 • Diskusi ini diselenggarakan dalam rangka GeMa CerMat (Gerakan Masyarakat Cerdas Menggunakan Obat), Kemenkes RI Fanpage FB: Cerdas Gunakan Obat Twitter & IG: @gemacermat Telegram: @cerdasgunakanobat, @diskusiobat #disgram#apotekerindonesia #gemacermat#cerdasgunakanobat#personalizedmedicine#farmakogenomik