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 388 слични објави

Пребарај: #spot

当前筛选 #spot清除筛选
СОЛОДИН LIVE

@goodtraders · Post #8664 · 13.11.2024 г., 15:37

#SPOT 👆Цена подходит к своей промежуточной цели. ❓ Давайте порассуждаем - почему эта компания может расти дальше? И насколько ИИ угрожает позиции компании, учитывая практически "бесплатность" сгенерированной музыки? 🤷‍♂️ И да - кто нить слушает ИИ-треки? 🤣👇

Hashtags

Onchain Lens Channel

@OnchainLens · Post #6181 · 09.04.2026 г., 08:28

A whale bought 67,648 $HYPE for $2.6M, at an average price of $38.49. https://hypurrscan.io/address/0x78034797c6b01cb444059414db8a3d48b20df6eb#spot https://x.com/OnchainLens/status/2042157544421126440 Follow @OnchainLens for more Onchain Updates.

Hashtags

Onchain Lens Channel

@OnchainLens · Post #6171 · 08.04.2026 г., 05:09

Cooker.hl (@CookerFlips) has bought 50,751 $HYPE for $1.95M at an average price of $38.50. https://hypurrscan.io/address/0xb76aa9f50ad74e91da3f3bd4dfd084ce0d3144f6#spot https://x.com/OnchainLens/status/2041745153233449445 Follow @onchainlens for more onchain updates

Hashtags

Onchain Lens Channel

@OnchainLens · Post #6088 · 31.03.2026 г., 15:43

A whale has sold 110,498 $HYPE for $4.06M $USDC at a price of $36.74 after holding for 1.2 years, making $1.608M in profit. The whale initially bought 107,746 $HYPE for $2.45M and kept it for staking. https://hypurrscan.io/address/0x284b4d2b39c49ec987aa5129c2145711363181c7#spot https://x.com/OnchainLens/status/2039005498943656178 Follow @onchainlens for more onchain updates

Hashtags

Crypto.inv

@crypto_1nv · Post #55 · 13.04.2024 г., 14:17

Signal💵 #SPOT 💰 $APT ⚠️Futures Emas 📌 kirish: 10.084 ✔️Take Profit: 🟢12 🟢14.4 🟢19

Hashtags

Ryu일무이

@ryu1moo2 · Post #3958 · 05.04.2026 г., 03:02

#메모리#Spot#Contract DDR 가격은 폭락하고 있지만, 시장의 해석은 잘못되어 있다. 리테일(소비자용) DDR5 가격은 하락했지만, 하이퍼스케일러들은 계약 기준으로 분기 대비 +90~95% 높은 가격을 지불하고 있다. 리테일은 게이밍 PC용 DDR5를 구매한다. 반면 하이퍼스케일러는 스택당 350달러 수준의 HBM3E를 구매한다. 따라서 TurboQuant 심리 영향으로 리테일 DDR5 가격이 29% 하락했다는 것은, 단순히 소비자용 게이밍 RAM 가격을 반영한 것이다. 그러나 Micron Technology의 매출은 HBM, 서버용 RDIMM, 기업용 SSD에서 발생하며, 이 영역들은 가격 변동이 거의 없다. 시장이 반복적으로 만드는 오해는 여기서 발생한다. 현재 Samsung, SK Hynix만이 소비자용 DRAM의 주요 공급자로 남아 있으며, Micron이 이 시장에서 이탈한 상황이다. 심지어 SK Hynix도 뒤따를 가능성이 거론된다. 결론은 단순하다. 두 개의 완전히 다른 시장이다. 혼동하면 안 된다.

DWF Daily Token Listing

@DWF_Daily_Token_Listing · Post #14613 · 31.03.2026 г., 08:15

Binance Spot ✅ Adds ENA/U ➡ TRADING 🗓 Tue Mar 31 2026 ✅ Adds FET/U ➡ TRADING 🗓 Tue Mar 31 2026 ✅ Adds NIGHT/U ➡ TRADING 🗓 Tue Mar 31 2026 ✅ Adds TRUMP/U ➡ TRADING 🗓 Tue Mar 31 2026 ✅ Adds TRUMP/USD1 ➡ TRADING 🗓 Tue Mar 31 2026 ✅ Adds WLD/U ➡ TRADING 🗓 Tue Mar 31 2026 ✅ Adds APT/U ➡ TRADING 🗓 Tue Mar 31 2026 #binance#spot#added

DWF Daily Token Listing

@DWF_Daily_Token_Listing · Post #14547 · 26.03.2026 г., 14:15

Binance Spot ✅ Adds XAUT/USDC ➡ TRADING 🗓 Thu Mar 26 2026 ✅ Adds XAUT/U ➡ TRADING 🗓 Thu Mar 26 2026 ✅ Adds XAUT/BTC ➡ TRADING 🗓 Thu Mar 26 2026 ✅ Adds XAUT/TRY ➡ TRADING 🗓 Thu Mar 26 2026 ✅ Adds XAUT/USDT ➡ TRADING 🗓 Thu Mar 26 2026 #binance#spot#added

123•••10•••20•••30•••3233
ПретходнаСтраница 1 од 33Следна