TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #146 · 16 сеп.

Функция sub в regex может принимать функцию в качестве аргумента repl. 📄 Из документации: If repl is a function, it is called for every non-overlapping occurrence of pattern. The function takes a single match object argument, and returns the replacement string. То есть для каждого совпадения будет вызвана функция для вычисления замены вместо замены на одну и ту же строку для всех совпадений. Иными словами, для замены разных совпадений на разные строки не потребуется запускать re.sub() много раз для каждой строки замены. Достаточно определить функцию, которая вернёт строку для каждого из совпадений. Описание слишком запутанное🤔, давайте лучше рассмотрим на простом примере: Создаем карту замены. То есть какие строки на какие требуется менять. remap = { 'раз': '1', 'два': '2', 'три': '3', 'четыре': '4', 'пять': '5', } Пишем функцию поиска строки для замены. Единственным аргументом будет объект re.Match. Используя данные этого объекта мы вычисляем замену on-the-fly! def get_str(match: re.Match): word = match.group(1) return remap.get(word.lower()) or word Пример текста. text = '''Раз Два Три Четыре Пять Вместе будем мы считать Пять Четыре Три Два Раз Мы считать научим вас ''' Теперь запускаем re.sub и вместо строки замены (repl) подаём имя функции. (Данный паттерн ищет отдельные слова в тексте) >>> print(re.sub(r'(\w+)', get_str, text)) 1 2 3 4 5 Вместе будем мы считать 5 4 3 2 1 Мы считать научим вас Думаю, достаточно наглядно 🤓 #libs#regex

Hashtags

Резултати

Пронајдени 3 слични објави

Пребарај: #bigquery

当前筛选 #bigquery清除筛选
Repositorio data science

@repo_science · Post #3110 · 28.04.2023 г., 19:38

En este tutorial de Marcin Zabłocki, aprenda a implementar cualquier modelo #machinelearning (incluso con funciones personalizadas/preprocesamiento complejo) como una función remota #BigQuery para hacer posible la inferencia del modelo desde SQL. Implementar modelos #MLflow en BigQuery ➡️https://shts.me/C3OB5 ----- Canal principal:@repo_science Cupones: @freecoupons_reposcience -----

Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2589 · 03.03.2025 г., 12:02

#вакансия#DE#dataengineer#DWH#pandas#clickhouse#SQL#BigQuery#AirFlow#DBT#parttime#fulltime#remote Всем привет! Ищу к себе в команду middle/senior-специалиста по data-инжинирингу. Я аналитик, строю аналитические DWH для бизнеса, внедряю сквозную аналитику и создаю дашборды (подробнее в лс). У меня небольшая команда - один специалист на full-time и несколько на фри-лансе. Объем работы по клиентам растет, поэтому ищу еще одного специалиста на part/full-time (от 20 ч в неделю). Необходимый стек: - минимум Python (ООП, Pandas), AirFlow - желательный Python (ООП, Pandas), SQL (ClickHouse/Google BigQuery), AirFlow, DBT Оплата сдельная - от 80 тыс. руб. Формат работы: удаленно Для связи: @isrustam

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14681 · 07.05.2025 г., 13:00

#typescript#bigquery#cassandra#cockroachdb#database#electron#firebird#linux_app#mac_app#mariadb#mssql#mysql#postgresql#sql#sql_server#sqlite#windows_app Beekeeper Studio is a free, open-source SQL editor and database manager that works on Windows, Mac, and Linux. It supports many databases like MySQL, PostgreSQL, and SQLite. The app offers features like auto-complete SQL queries, syntax highlighting, and a tabbed interface for multitasking. You can sort and filter data, save queries, and even export data in formats like CSV or JSON. It's designed to be easy to use and enjoyable, making database management simpler for everyone. You can download it for free and upgrade to premium features if needed. https://github.com/beekeeper-studio/beekeeper-studio