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 32 слични објави

Пребарај: #skill

当前筛选 #skill清除筛选
油油の科技软件资源分享

@Youyousharechannel · Post #14789 · 15.05.2026 г., 10:11

#Skill 😞Coze 扣子 你只需用日常语言描述需求,扣子会自动为你生成智能体、工作流、网页和移动应用,并支持一键复用专家操作流程(SOP),整个过程无需编码,‌10分钟内即可完成从想法到可用工具的转化‌ 🥰https://www.coze.cn/skills

Hashtags

油油の科技软件资源分享

@Youyousharechannel · Post #14778 · 13.05.2026 г., 10:23

#Skill 😞Skillstore | AI“技能”,一键装上可复用 Skills 工作流 Skillstore 是一个开放技能市场,把「可复用技能」当成插件来安装,让你的AI执行力直接拉满 一键复用成熟的工作流:你不需要再反复写提示词、调试脚本、或者给 AI 做「入职培训」,一条命令就能装进你的 AI 工具链。 🥰https://skillstore.io/zh-hans 🙃https://github.com/aiskillstore/marketplace

Hashtags

NEWS 鏈新聞-ABMedia

@abmedia_news · Post #23644 · 03.04.2026 г., 09:00

【🚀AI 人工智慧|黑鏡劇情成真?同事和前任都能打包成 skill,數位永生背後的隱私與倫理隱憂 】 #AI#skill 📍請見報導: https://abmedia.io/ai-skill-colleague-privacy-concerns 📍訂閱鏈新聞頻道:https://linktr.ee/abmedia.io

Hashtags

油油の科技软件资源分享

@Youyousharechannel · Post #14762 · 09.05.2026 г., 10:06

#Ai#skill 😞 Modelscope,相当于AI届的 GitHub 汇聚了高质量预训练模型,降低 AI 的应用门槛,提供模型探索体验、推理、训练、部署和应用 AI模型托管,拥有超过 12 万个AI模型,涵盖自然语言处理、视觉、语音、多模态等方向:极简的模型调用,普通人通过几行代码就能调用 AI 模型 便捷的模型微调:支持使用自己的数据集,通过简单的配置对预训练模型进行微调 开放的生态:提供在线模型体验、Notebook 教程和活跃的开发者讨论区,方便学习 对于任何类型的输入数据(图像、文本、音频、视频等),都可以通过短短几行代码来实现推理流程。系统会自动加载相应的模型来生成推理结果 🥰https://www.modelscope.cn/ 🙃https://github.com/modelscope/modelscope

Hashtags

ПретходнаСтраница 1 од 3Следна