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
Актуальные шопинг-паттерны в России и мире
#фэшн#fashiontech
В конце 2025 года я проводила исследование о потребительских привычках* и вот некоторые инетерсные данные, которые нам удалось выявить:
⭐️ В среднем покупки делают раз в месяц или реже (76,7%)
⭐️ При выборе одежды на первом месте — качество и состав ткани, на втором — чтобы вещь подходила к уже имеющемуся гардеробу
⭐️ Только 7,4% покупают недорогие и менее качественные вещи, чтобы чаще экспериментировать со стилем
⭐️ 70,5% не зацикливаются на бренде, но обращают внимание на брендовые вещи со скидкой или по хорошей цене
⭐️ 87% предпочитают самостоятельно выбирать одежду, долго ищут качественные вещи по хорошей цене и стараются избегать спонтанных покупок
*На данный момент среди опрошенных преимущественно женщины разных возрастных групп. Мы всё ещё собираем данные, поэтому в качестве новогоднего подарочка вы тоже можете принять участие
😀 — https://forms.gle/s22mLQamCRRVdYicA
Результаты вселяют веру в осознаность нашего покупателя! При этом рынок меняется и это очевидно. Для России сейчас точно переломный момент, о будущем и последствиях которого пока рано говорить.
На фоне прогнозов, что в 2026 году российский ритейл (особенно небольшие бренды) ожидает кризис из-за роста влияния маркетплейсов и монополистов, лично я верю скорее в то, что в массмаркете аудитория четко поделится на тех, кому принципиальна цена и тех, кто старается соблюдать баланс цена/качество. В миддл и миддл-ап сегменте качество все еще будет превалировать.
Что ещё важно?
➡️Технологии
Конечно. Практически весь прогноз на 26 год от BOF и McKinsey про ИИ и рост шоппинг-агентов (скину в коментах). Мы точно скоро увидим применение цифровизации в мире моды, которое взорвет рынок и станет гейм-ченджером.
➡️ Тренд на настольгию
Это общемировой тренд, который тянется уже третий или 4 год. Зумеры из тиктока опять заявили, что 2026 = 2016, а половина прогноза Pinterest Predicts 2026 опять про настольгические феномены из нашего детства. Тренд, который точно нельзя игнорировать, он касается всего, вплоть до продаж, ассортимента и стратегического планирования.
➡️Коммерчески выгодно VS нужно покупателю
Пока большинство будет стараться успевать хайповать на быстрых трендах и вирусности, задумайтесь над тем, что действительно нужно вашему покупателю. Это может кратно усилить позицию на рынке среди конкурентов.
——————
Ставим Зевса за новую аватарку!
@solodisopra
Принять участие в опросе
🔽
😉Роботы делают маникюр, алгоритмы смешивают краску, 3D-сканеры снимают мерки: где автоматизация уже работает
Автоматизация в сфере красоты и моды уже прочно вошла в реальность. Вот что реально используется сегодня.
💅Роботизированный маникюр
10Beauty создала машину The 10 — устройство, которое полностью автоматизирует маникюр: от снятия покрытия и обработки кутикулы до нанесения лака и сушки. Дизайн и инженерия — от Whipsaw, устройство отмечено в Fast Company как прорыв в nail-индустрии (Whipsaw,Fast Company).
Для дома идёт другая линия — устройство Nimble. Оно сканирует ногти, дозирует лак, красит и сушит за 15–20 минут. Продукт стал лауреатом CES Innovation Awards 2024, показывая, что автоматизация уходит в быт.
😂Окрашивание волос
L’Oréal выпустила Colorsonic: картридж с краской, автоматическое смешивание формулы и равномерное нанесение аппликатором. Меньше ошибок и стабильный результат.
🔄AR-примерка цвета волос
В Лондоне работал Amazon Salon: клиент выбирал цвет в приложении, а AR-зеркало показывало результат ещё до покраски. Репортажи подтверждали реальную работу AR-примерки — Business Insider,The New Yorker.
🤖3D-снятие мерок и персонализация
3DLOOK создаёт цифровую модель фигуры по фото и строит выкройки. Для потребителей есть решения вроде ZOZOFIT, которые сканируют тело дома. В исследованиях появляются пайплайны «скан — лекало — автоматический крой», пример — GitHub-проект.
Роботы в пошиве
Sewbo предложил жёстчить ткань для прошивки манипулятором. В академической среде продолжают эксперименты, пример — обзор на arXiv (2025).
Что это даёт бизнесу
➡️быстрые простые услуги (робо-маникюр, дозированное окрашивание)
➡️меньше ошибок и отходов (картриджи, дозаторы)
➡️уверенность клиента через AR-примерку
➡️персонализация одежды по цифровым меркам
⚡️Где пока границы
Роботы берут на себя базовые операции: однотонное покрытие, смешивание краски, крой по лекалу. Творческие задачи — нейл-арт, сложные стрижки, точная посадка одежды — остаются за человеком. Но тренд очевиден: машина берёт рутину, человек — творчество и контроль качества.
#ai#beautytech#fashiontech#маникюр#автоматизация#роботы#AR#3Dсканирование#AIxBeauty
$51M Raised Across Multiple Startups
Ten innovative startups secured funding in January 2025, totaling $51 million. Highlights include:
- Merit Systems: $10M for an open-source economy.
- Botika: $8M, leading in AI-generated fashion models.
- Underdogs: $6.13M, focused on training entrepreneurs.
- TrustUp: $5.18M in health tech innovation.
- Elcogen: $5M in efficient fuel cell manufacturing.
- Convergence Medical Robotics: $5M for medical robotics solutions.
- Constelli: $3M in signal processing for defense.
- Immunocure Discovery Solutions: $3M in AI drug discovery services.
- Naco: $2.58M for nano coatings in fuel cells.
- TalentMapper: $2.44M for talent management solutions.
Read more: Merit Systems | Botika | Underdogs | TrustUp | Elcogen | Convergence Medical Robotics | Constelli | Immunocure Discovery Solutions | Naco | TalentMapper
#StartupFunding#OpenSource#AI#FashionTech#Education#HealthTech#FuelCells#Innovation#SignalProcessing#DrugDiscovery#NanoTech#HydrogenEnergy#MedTech#VC
CLO Virtual Fashion Raises $34.81M
CLO Virtual Fashion successfully raised $34.81 million in funding, with a funding round occurring on December 16, 2024. For more information, visit their website: CLO Virtual Fashion.
#Funding#CLOVirtualFashion#Investment#Fashion#Tech#3DModeling#VirtualReality#FashionTech#Innovation#Startup#TechFunding#Capital#December2024#Growth#Industry#Development#Design#FashionIndustry#DigitalFashion