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 4 слични објави

Пребарај: #plm

当前筛选 #plm清除筛选

🚗 Горьковский автозавод - в лидерах цифровой трансформации 🚀 ГАЗ успешно завершил первый в отрасли комплексный цифровой проект, объединивший все этапы жизненного цикла автомобиля - от идеи и разработки до эксплуатации. 💼 Особо значимый проект реализован при поддержке РФРИТ (входит в группу ВЭБ), предоставившего грант на 379,7 млн ₽ 🤝 Партнёры: АО «Топ Системы» и ГК «Цифра» 🎓 К разработке подключились студенты «Академии IT» на базе завода 🔧 В рамках проекта на предприятии внедрена отечественная PLM-платформа T-FLEX PLM, которая объединяет инженеров, конструкторов и технологов в единой цифровой среде. 📊 А система «Диспетчер MDC/MES» позволяет отслеживать работу оборудования в режиме онлайн - производительность выросла на 15%! 📈 Проект стал цифровым фундаментом для развития автозавода и может быть масштабирован на всю автоотрасль России. #ГАЗ#Цифровизация#Промышленность#PLM#MES#TflexPLM#Цифра#ТопСистемы#РФРИТ#Импортонезависимость#ITвПромышленности#MadeInRussia

Ultimora.net - POLITICS

@UltimoraPOlitics · Post #38891 · 09.05.2022 г., 13:50

#Elezioni#Filippine#Presidenziali 61% scrutinato: Bongbong #Marcos (#PFP|Centro-destra federalista): 59,8% Leni #Robredo (app. #LP|Centro): 28,3% Manny "PacMan" #Pacquiao (#PROMDI|Centro-sinistra federalista): 5,3% Isko #Moreno (#Aksyon|Centro-sinistra): 4% Panfilo "Ping" #Lacson: 1,9% Faisal #Mangondato (#Katipunan|Federalisti): 0,2% Ernesto "Ernie" #Abella: 0,2% Leody "Ka Leody" #deGuzman (#PLM|Sinistra): 0,2% Norberto #Gonzales (#PDSP|Centro-sinistra federalista): 0,1% @UltimoraPolitics

Ultimora.net - POLITICS

@UltimoraPOlitics · Post #38888 · 09.05.2022 г., 13:21

#Elezioni#Filippine#Presidenziali 47% scrutinato: Bongbong #Marcos (#PFP|Centro-destra federalista): 59,8% Leni #Robredo (app. #LP|Centro): 28,4% Manny "PacMan" #Pacquiao (#PROMDI|Centro-sinistra federalista): 4,9% Isko #Moreno (#Aksyon|Centro-sinistra): 4,1% Panfilo "Ping" #Lacson: 2% Faisal #Mangondato (#Katipunan|Federalisti): 0,2% Ernesto "Ernie" #Abella: 0,2% Leody "Ka Leody" #deGuzman (#PLM|Sinistra): 0,2% Norberto #Gonzales (#PDSP|Centro-sinistra federalista): 0,1% @UltimoraPolitics