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 2 слични објави

Пребарај: #turingaward

当前筛选 #turingaward清除筛选
AI & Law

@ai_and_law · Post #522 · 10.03.2025 г., 08:04

❗️Turing Award Winners Sound the Alarm on AI Safety Andrew Barto and Richard Sutton, pioneers of foundational AI training method and recipients of this year’s Turing Award, are using their moment in the spotlight to issue a stark warning: AI companies are prioritizing profit over safety. Comparing the current approach to “building a bridge and testing it by having people use it,” they criticize the industry for rushing AI models to market without sufficient safeguards. Their concerns echo those of other leading AI researchers, including past Turing Award winners Geoffrey Hinton and Yoshua Bengio, who have also warned about the risks of unchecked AI development. With OpenAI shifting toward a for-profit model and major AI firms racing to deploy new technologies, the debate over responsible AI governance is more urgent than ever. #AI#AIGovernance#TuringAward#AISafety#ResponsibleAI

Venture Village Wall 🦄

@venturevillagewall · Post #4349 · 09.03.2025 г., 22:00

Weekly AI Digest: Key Developments 🔹 Anthropic raises $3.5B through incremental funding rounds. Read more 🔹 QwQ 32B launched, slightly trailing top performers. Details here 🔹 Wan 2.1 remains a top open-source model amid competition. Learn more 🔹 Hunyuan Image2Video: Tencent's response to Alibaba's offering. Explore here 🔹 SourceCraft introduces cloud-based team development as VM replacement. More info 🔹 Apple's Mac Studio handles demanding models and LLMs. Discover more 🔹 SpeechSense analyzes customer conversations using LLM technology. Details 🔹 RL wins Turing Award, recognized with a $1M prize. Full story 🔹 Bitcoin drops to $82,223; Ethereum to $1,998, with $243M in liquidations. Read market update. #AI#Crypto#VC#Anthropic#Bitcoin#Ethereum#Hunyuan#Tencent#AIModels#OpenSource#MacStudio#SpeechSense#Investments#Funding#TuringAward#Liquidations#QwQ#SourceCraft#SmartTech