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
Можно присоединиться к сообществу демографов-качественников (Qualitative Demography Network). Обещают организовать несколько встреч уже в этом календарном году.
Записаться тут - https://forms.office.com/e/2T37Nqv5Yt
Оригинальное описание:
Qualitative methods in demography enable us to study the reasoning, motivations, processes and mechanisms underlying observed demographic behaviour and trends. However, as the demographic discipline predominantly uses quantitative methods, qualitative researchers can sometimes feel marginal. We would like to initiate a qualitative demography network, in which qualitative demographers and population studies researchers can exchange ideas, inspire each other, and brainstorm about the future role of qualitative research in demography.
#resource
@redfoxuz / #resource
Dizaynerlarimiz uchun yana bir foydali resurs 😊
Butun dunyo xaritasini vectorli formatda bepul yuklab oling ⬇️
https://freevectormaps.com/
XabarOddiy_uz'dan olindi.
Рекомендую отличный ресурс для поиска научных статей — https://researchrabbitapp.com/home.
С его помощью можно находить статьи, похожие на те, что у вас уже есть. Например, я делаю так:
- Загружаю в приложение папку из Zotero, где собраны статьи по конкретной теме.
- Использую Research Rabbit, чтобы найти как более ранние, так и более поздние работы, связанные с этой темой.
Особенно интересно исследовать граф авторов: как они связаны между собой, формируются ли отдельные исследовательские кластеры в рамках темы.
Если хотите подробнее понять, как это работает, советую посмотреть обзор на YouTube: https://youtu.be/phWqcGcxeE4?si=2KpH8LIIiE6KED0h
#resource
Электронный архив Российской исторической статистики – данные об экономической и социальной истории России последних трех веков (XVIII-XXI вв.)
https://ristat.org/ru
#resource
Онлайн-средство для анализа данных по смертности от ВОЗ - Analysing Mortality and Causes of Death (ANACoD3). Хотят данные в специфическом формате, но потом сам все считает и рисует графики
https://anacod-cdn.azureedge.net/v11/#/upload
#resource
Можно присоединиться к сообществу демографов-качественников (Qualitative Demography Network). Обещают организовать несколько встреч уже в этом календарном году.
Записаться тут - https://forms.office.com/e/2T37Nqv5Yt
Оригинальное описание:
Qualitative methods in demography enable us to study the reasoning, motivations, processes and mechanisms underlying observed demographic behaviour and trends. However, as the demographic discipline predominantly uses quantitative methods, qualitative researchers can sometimes feel marginal. We would like to initiate a qualitative demography network, in which qualitative demographers and population studies researchers can exchange ideas, inspire each other, and brainstorm about the future role of qualitative research in demography.
#resource
Тут можно скачать информационный бюллетень о населении мира за 2024 год (World Population Data Sheet). Есть формат буклета и формат постера.
https://2024-wpds.prb.org/
#resource
Кстати на сайте Европейского общества исторической демографии выложены видео их прошедших вебинаров - https://www.eshd.eu/eshd-webinar-series/
#resource
Хочу еще иногда делиться просто интересными ресурсами!
Полезный сайт для исследователей миграции - https://migrationresearch.com/
Есть база данных с публикациями, датасетами и другой полезной информацией. Еще меня привлек раздел "Эксперты", где можно найти исследователя по теме или региону.
#resource