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
#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? 🤣👇
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.
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
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
#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.