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
🚢Sinopec смещает фокус на экспорт на фоне снижения загрузки НПЗ.
Китайская нефтехимическая группа Sinopec фиксирует снижение загрузки перерабатывающих мощностей в I-м квартале 2026 г, одновременно усиливая экспорт химической продукции.
Коэффициент загрузки НПЗ снизился до 83% (-7,6 п.п. г/г), что связано с перебоями поставок сырья на фоне конфликта на Ближнем Востоке.
Основным фактором выступает ограничение потоков через пролив Ормуз (Strait of Hormuz), через который проходит около 20% мировых поставок нефти и газа, что привело к дефициту сырья для азиатских переработчиков и снижению маржи переработки, несмотря на локальный рост цен на нефтепродукты.
В ответ Sinopec переориентирует стратегию на экспорт: ожидается рост поставок химической продукции на 26% до 3,65 млн тонн в 2026 г. Компания также активно использует государственные механизмы поддержки, включая доступ к коммерческим запасам нефти и экспортные квоты.
Экспорт нефтепродуктов остаётся значительным (4,32 млн тонн в I-м квартале), при этом внутренние ограничения на экспорт топлива в Китае подчёркивают приоритет обеспечения внутреннего рынка. Дополнительным негативным фактором стали убытки в СПГ-сегменте из-за роста спотовых закупок и перебоев поставок по долгосрочным контрактам.
Стратегия Sinopec отражает адаптацию крупнейших переработчиков к нестабильности поставок: диверсификация сырья и акцент на экспорт позволяют компенсировать снижение внутренней загрузки и поддерживать финансовые показатели.
📌Sinopec — основана в 2000 году, крупнейшая нефтеперерабатывающая компания мира по мощности, государственная компания КНР.
#oil#refining#China#energy#shipping
🚢Азиатские НПЗ сокращают загрузку из-за перебоев поставок нефти из Персидского залива.
Нефтеперерабатывающие заводы Азии, зависимые от ближневосточной нефти, могут сократить производство из-за перебоев поставок после эскалации конфликта США–Иран.
Транзит через Ормузский пролив, через который проходит около 20% мировой нефти, практически остановился после атак на суда.
Азия получает около 60% нефти из стран Ближнего Востока, поэтому регион наиболее уязвим.
Альтернативные поставки возможны из Бразилии, Западной Африки и США, однако время доставки превышает месяц, а фрахтовые ставки резко выросли.
Премии на бразильскую лёгкую нефть для поставки в Китай достигли $13–14 за баррель к ICE Brent против $2–3 до конфликта. Стоимость перевозки нефти танкером типа VLCC из Мексиканского залива США в Китай выросла до $22,5 млн за рейс (+30% за несколько дней).
Аналитики ожидают сокращение загрузки НПЗ на 5–20%, в отдельных случаях до 30% от проектной мощности. Некоторые китайские переработчики, включая Zhejiang Petrochemical и Fujian Refining and Petrochemical, уже начали снижать переработку.
Для морского рынка это означает рост спроса на дальние маршруты из Атлантического бассейна, усиление тонно-мильного эффекта и дальнейшее давление на ставки танкеров VLCC.
📌FGE NexantECA — международная консалтинговая компания в области энергетических рынков, образованная после объединения FGE и NexantECA. Специализируется на аналитике нефти, газа и нефтехимии; компания является частной и принадлежит партнёрам и инвесторам.
#OilMarket#VLCC#Hormuz#Refining#EnergyTrade
🚢Orlen превзошла ожидания по EBITDA на фоне сильной переработки.
Польская энергетическая группа Orlen опубликовала квартальные результаты: скорректированная EBITDA LIFO составила PLN 12,15 млрд ($3,4 млрд), превысив консенсус (PLN 11,4 млрд) несмотря на снижение на 15% г/г.
Поддержку обеспечил сильный downstream-сегмент (переработка и нефтехимия) на фоне благоприятной маржинальной среды.
Чистая прибыль за квартал — PLN 3,13 млрд, ниже ожиданий (PLN 4,8 млрд) из-за обесценивания активов на PLN 3,34 млрд, включая PLN 2,2 млрд в downstream (переработка, нефтехимия и «новая химия»). Влияние оказали и более низкие цены на нефть и газ.
Компания анонсировала капвложения PLN 36,3 млрд в 2026 году (против PLN 32,6 млрд годом ранее). Среди ключевых проектов — первая офшорная ВЭС Польши в Балтийском море и газовая электростанция в Грудзёндзе.
📌Orlen основана в 1999 году (консолидация польских НПЗ). Компания публичная (WSE); контрольный пакет принадлежит государству Польша через Министерство государственных активов.
#energy#refining#Poland#downstream#Orlen