TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #22 · 19 јан.

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

Hashtags

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #bigq

当前筛选 #bigq清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #1996 · 03.04.2024 г., 08:03

#DataEngineer#ContractPosition#Remote#SQL#BigData#FinancialData#Python#BigQ#Looker#Snowflake Разыскиваем #DataEngineer на работу по контракту с крупной американской венчурной компанией. Контракт на 6 месяцев с возможностью перезаключения договора. Предпочтительна возможность работать в их часовых поясах, но возможны варианты. Стек технологий: GCP, ETL, Snowflake, BigQ, Python, Looker (нужен full stack) Английский B2 и выше – условие обязательное. Работать за пределами России и Беларуси - условие обязательное. Зарплата $5000 – 6500 NET Для связи: https://t.me/Tary_bird Description of the Data Engineer contract position: Location: Preferably San Francisco Bay Area, or remotely in the Pacific or Central Time zone. Company: A large venture company with assets of over $11 billion and employees in Austin, London, Menlo Park, and San Francisco. What you will be doing: As a data engineer, you will report to the head of data and analytics and help create the entire data structure and infrastructure supporting operations. Responsibilities: Design, create, and maintain the data infrastructure necessary for optimal extraction, transformation, and loading of data from various data sources using SQL, NoSQL, and big data technologies. Develop and implement data collection systems that integrate various sources such as company proprietary data and third-party data sources, etc. Create an automated process for collecting and visualizing user engagement data from CRM/UI. What we are looking for: Qualifications: • Experience of at least 3 years as a data engineer or full stack in the field of data warehousing, data monitoring, and building and maintaining ETL pipelines. • Valid experience with the Google cloud platform (GCP). • Deep experience with data pipeline and workflow management tools (e.g., Airflow). • Solid knowledge and experience with database design, setup, and maintenance. • Proven ability to work in highly dynamic environments with high product velocity. • Strong proficiency in Python. • Strong proficiency in SQL. • Familiarity with data visualization tools (Looker ). • Experience with Snowflake. • Experience with BigQuery. • Strong communication skills, both orally and in writing. • Familiarity with CRM (Affinity, Salesforce), automation tools (Zapier) Bonus points: • Experience in venture capital data operations/working with financial data. • Familiarity with CRM (Affinity, Salesforce), automation tools (Zapier). • Bachelor's or master's degree in computer science, database management, etc.