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
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