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 1 слични објави

Пребарај: #headofdatascience

当前筛选 #headofdatascience清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2926 · 16.09.2025 г., 09:10

#vacancy#fulltime#hybrid#moscow #headofdatascience#datascience#RecSys Head of Data Science (RecSys) Мы ищем опытного Head of Data Science, специализирующегося на Dating/Video сервисах. Если у вас есть экспертиза в создании рекомендательных систем для видеоконтента и вы готовы возглавить весь цикл разработки, мы будем рады рассмотреть вашу кандидатуру. Чем предстоит заниматься: - Отвечать за весь процесс разработки рекомендательных систем для видеосервисов. - Разрабатывать, обучать и внедрять модели машинного обучения. - Оценивать эффективность моделей и находить пути для их улучшения. - Развивать и поддерживать автоматизированные процессы обучения и прогнозирования. - Интегрировать модели в рабочие системы (через API, ETL-процессы). - Тесно взаимодействовать с командами аналитики, инженерами данных и бизнес-менеджерами. - Выявлять скрытые закономерности и тренды в данных для повышения качества рекомендаций. Требования: - Опыт работы от 3 лет в сфере video/streaming. - Успешный опыт разработки рекомендательных систем для видеоплатформ и таргетирования видеоконтента. - Опыт взаимодействия с бизнесом для сбора и формализации требований. - Уверенное владение SQL. - Отличное знание Python и библиотек для анализа данных (pandas, scikit-learn, xgboost). - Глубокое понимание основ теории вероятностей, математической статистики и машинного обучения. Мы предлагаем: - Трудоустройство по ИП РФ. - Конкурентную заработную плату от 450.000 до 600.000 р - Гибридный формат работы в Москве. Резюме направлять: @sourserXP