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
Цены на российские сырьевые товары: насколько доступны котировки?
2022 год кардинально изменил торговые потоки, но мы уже в 2025 году: и участники рынка, и ценовые агентства уже адаптировались к новым условиям и запустили котировки. Экспортерам иногда «не хватает» котировки на конкретном базисе, но, по крайней мере, одна котировка для товара российского происхождения обычно доступна, что позволяет оценивать актуальные дисконты/премии к мировым ценам и анализировать текущую рыночную ситуацию.
Мы попробовали сделать свод по доступным ценовым котировкам для российских экспортных товаров. Почти наверняка это неполный список, а иногда данные могут отсутствовать для конкретного товара. Например, могут быть доступны данные по многим видам нефтепродуктов, но не по российскому битуму. Вероятна, и обратная ситуация – для продуктов, по которым мы поставили «-», на самом деле, есть ценовые котировки. На наш взгляд, в наименьшей степени сейчас покрываются рынки СПГ, цветных металлов, стальной продукции.
* зеленым отмечены позиции, по которым доступны полноценные котировки, желтым – в случае, если ценовые котировки доступны для нерелевантных рынков (например, для внутреннего рынка), но эти цены также используются экспортерами/импортерами из третьих стран, розовым – если доступны лишь данные по отдельным сделкам.
#ЦеныНаСырье#PRA
Цены на сырьевые товары: что нужно делать по мнению Владислава Мищенко
Дмитрий Гусев обращает внимание на интервью Владислава Мищенко в "Российской газете". Владислав Мищенко, экс-глава московского офиса Argus Media, является, вероятно, одним из самых титулованных независимых экспертов в области ценообразования на сырьевых рынках. Интервью, данное в правительственной газете, можно рассматривать как программное, и, действительно, богато на идеи.
Но позволим себе и немного поспорить с господином Мищенко:
- "у стран Ближнего Востока... есть своя биржа..., у США и стран Северной Америки - свои площадки.... У России,... таковой площадки нет."
Мы привыкли к тому, что рынок - сложнее. Например, бенчмарк при определении официальной цены на нефть, поставляемую Saudi Aramco (Official Selling Price, OSP), определяется местом поставки: для стран ЕС цены привязаны к ICE Brent, при поставках в Азию - к Platts Dubai, а в США (редкое сейчас направление) - к ASCI. Другие поставщики тоже чаще выбирают данные Platts и Argus, а не биржевые котировки, ведь биржи пришли на этот рынок (в его современном изводе) не так уж и давно.
А ценовых агентств, работающих на российском рынке, и сейчас не так уж и мало - от международных Platts и Argus, до российского НААНС-Медиа.
- "из-за действия санкций стоимость нашей нефти, оказывается заниженной через систему плавающих дифференциалов..., зачастую под влиянием исключительно конъюнктурных факторов".
Это объективная ситуация, ведь на рынке помимо продавцов есть и покупатели и цена образуется там, где предложение встречается со спросом. Вероятно, можно придумать наш, российский механизм для снижения дисконтов, но не окажемся ли мы в ситуации, описанной когда-то давно Фазилем Искандером в "Сандро из Чегема": чегемцы, торговавшие на городском рынке продуктами, иногда заламывали неимоверные цены и, не найдя покупателей, увозили все назад, в горы, говоря: "ничего, сами съедим"?
- "Нам нужен свой нефтяной эталон. Например... ВСТО".
Мы привыкли, что есть простая технология - нужно создать ценовое агентство для оценки стоимости физических партий, запустить фьючерс на бирже и - бенчмарк готов. Почему же до этого несколько попыток создать бенчмарк на основе Urals не увенчались успехом? Возможно, потому что производство бенчмарков отчасти искусство, а не механическая процедура?
- "Эту же практику можно применить... и для других товарно-сырьевых групп - зерно, минеральные удобрения, металлы, химия, газ"
Горячо поддерживаем. Если на рынке нефти и нефтепродуктов работает достаточно много ценовых агентств и СПбМТСБ, то вот освещение других рынков должно быть ярче.
Каким, например, котировкам российского зерна сейчас можно доверять?
#PRA#ESPO#Platts
#Elezioni#Romania#Presidenziali
Risultati definitivi:
Affluenza: 64,72% (+9,86 rispetto al 2019)
Nicușor #Dan (supp. #USR-#DREPT-#PMP-#FD-#REPER-#PRA-#Verzii|EPP|RE|G/EFA): 53,6%
George #Simion (#AUR|ECR): 46,4%
Nicușor Dan eletto nuovo Presidente della Romania.
In foto, la mappa del voto.
@OsservatorioEsteri
#Elezioni#Romania#Presidenziali
Risultati definitivi:
Affluenza: 53,21% (+0,65 rispetto al 2024)
George #Simion (#AUR|ECR): 40,96%
Nicușor #Dan (supp. #USR-#DREPT-#PMP-#FD-#REPER-#PRA-#Verzii|EPP|RE|G/EFA): 20,99%
Crin #Antonescu (supp. #ARo|S&D|EPP): 20,07%
Victor #Ponta: 13,04%
Elena #Lasconi (#USR|RE): 2,68%
Lavinia #Șandru (#PUSL|Centro umanista populista): 0,64%
Daniel #Funeriu: 0,43%
Cristian #Terheș (#PNCR|ECR): 0,39%
Sebastian #Popescu (#PNR|Populisti): 0,28%
John Ion #Banu: 0,23%
Silviu #Predoiu (#PLAN|Centro): 0,18%
Necessario un secondo turno tra Simion e Dan.
In foto, la mappa del voto.
@OsservatorioEsteri