Заметка начинающим, которые часто сталкиваются с подобной непоняткой.
Ситуация следующая, есть список файлов:
names = [
'image.bmp',
'second.txt.bkp',
'data.db',
'.config.cfg',
'file.ext.bkp'
]
И мы хотим убрать у них окончание ".bkp".
Не знаю зачем, пример довольно надуманный) Но суть он показывает, а это главное.
Те, кто еще не очень знаком с библиотекой os.path или pathlib, вероятно решат обработать имена как строки. И тут вполне подойдет метод строки strip().
Что делает этот метод? Он отрезает указанные символы по обеим сторонам строки. Если ничего не указать, то убирает невидимые символы (пробелы, табуляции и переносы строк).
В нашем случае будет выглядеть вот так:
>>> name.strip('.bkp')
То есть просим удалить строку '.bkp' по краям имени файла, если таковая есть.
Можно применить аналогичный метод rstrip(), чтобы отрезать только справа, но для этого примера используем обычный.
>>> for name in names:
>>> print(name.strip('.bkp'))
image.bm
second.txt
data.d
config.cfg
file.ext
Хм, что-то не то с нашими именами! Что случилось??? Видим нежелательное переименование в именах, где и близко не было указанной строки '.bkp'
А дело всё в том, что данный метод ищет не указанную строку, а указанные символы, и не важно в каком порядке.
Для метода strip() строка '.bkp' это не паттерн для поискаа список символов. Потому он отрезал симовол 'p' от '.bmp' и удалил точку из файла '.config.cfg'.
Как тогда правильно заменить именно паттерн? Для начинающего можно посоветовать метод строки replace(), который как раз использует для замены указанную строку целиком. В нашем примере заменим её на пустую строку.
>>> for name in names:
>>> print(name.replace('.bkp', ''))
image.bmp
second.txt
data.db
.config.cfg
file.ext
Уже лучше, но помните, это лишь пример про strip(). Для работы с именами файлов есть способы и более "правильные", дающие однозначно верный результат. Я взял файлы только в качестве примера. Даже replase() тут может сделать не то что ожидаем.
Просто впредь будьте внимательны с этим strip().
#basic
Dear Colleagues, I am thrilled to announce that I have successfully passed the AI Governance Professional certification exam from the International Association of Privacy Professionals (AIGP/IAPP).
This comprehensive exam covered a wide range of topics, from the technological foundations of AI systems and their lifecycles to the ethical, risk management, and legal considerations surrounding the development and deployment of AI systems.
I am committed to continuing my learning in this area and sharing news and valuable resources with you.
#IAPP#AIGP
AIGP 2025 Update: Streamlining AI Governance Certification for Real-World Impact
The IAPP has unveiled the latest version of its AIGP Body of Knowledge (BoK), effective for exams through February 2, 2025, offering a clearer, more flexible, and practical approach to AI governance certification. Simplified to four domains, the update places new emphasis on foundational principles, ensuring that certification aligns with the most relevant and influential legal frameworks worldwide.
This streamlined version is highly practical, designed to address the current responsibilities AI governance professionals encounter, not merely theoretical questions. Furthermore, Domains III and IV now separate the roles of developers and deployers, a crucial distinction reflecting how laws and standards are evolving in the field.
By balancing legal and technical insights, the new AIGP BoK solidifies its standing as the essential credential for those committed to responsible AI governance.
#AIGP#AIGovernance#LegalTech#ResponsibleAI#IAPP
IAPP Releases Comprehensive Report on AI Governance in Practice
The International Association of Privacy Professionals (IAPP) has released a new report on AI Governance in Practice, providing key insights into the evolving field of AI governance.
The report offers a foundational overview of AI, detailing its development and essential terminology. This approach allows anyone to grasp the basics and advance in the field. It includes a thorough inventory of AI risks, particularly data-centric ones, and offers practical strategies for managing them. Additionally, the report cites leading resources, including laws, regulations, and frameworks like the NIST AI RMF, providing a strong basis for deeper exploration.
Moreover, the report highlights various industry examples to contextualize theoretical concepts. For those preparing for the AI governance exam, the report aligns well with the AIGP Body of Knowledge and covers numerous topics likely to be tested.
#AI#AIGovernance#DataPrivacy#IAPP#AIGP
ISO Releases Free AI Governance Standard
The International Organization for Standardization (ISO), a prominent NGO known for creating industry standards, has made the important ISO/IEC 22989 standard publicly available for free. This standard addresses a wide range of AI governance topics, providing valuable guidelines for the responsible development and deployment of AI technologies.
ISO/IEC 22989 covers essential aspects of AI governance, including ethical considerations, risk management, and compliance requirements. It provides standardized concepts and terminology to help stakeholders understand and adopt AI technology effectively. This document is designed for a wide audience, including both experts and non-practitioners, offering insights into AI’s interdisciplinary nature, which encompasses computer science, data science, natural sciences, humanities, mathematics, and social sciences.
By making this standard freely accessible, ISO aims to promote the widespread adoption of responsible AI practices, ensuring that AI systems are trustworthy, robust, resilient, reliable, accurate, safe, secure, and private.
You can find ISO/IEC 22989 and other publicly avalable standards here.
#ISO#AIGovernance#AIGP#AI#Ethics#AICompliance#Technology#Innovation