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 2 слични објави

Пребарај: #futurex

当前筛选 #futurex清除筛选
Airdrop Comic

@airdropcomic · Post #1580 · 23.08.2024 г., 16:42

🚀A Financial Step Forward! Your Future Begins with FutureX! 🤝 We understand that trust is the foundation of every successful investment decision. That’s why we created FutureX, a platform where every step is transparent and every transaction is secure. Join thousands of people who have already taken this important step and entrusted us with managing their capital. 💡 We’re not just offering you an opportunity to invest, we’re offering you a partnership. We’re with you every step of the way, providing experts, education, and tools to ensure your financial steps are confident and successful. ⬆️FTF TokenAirdrop from Futurex:GIFT2024 📌First Steps: ✅ Fund your account with $100 and receive a $20 bonus on your trading account. After account activation, you’ll get early access to the FTF coin AirDrop. ✅ Participate in ETH staking from 1 to 30 days with instant withdrawal upon completion and zero FutureX fees. ✅ AI Trading - earn 10% to 30% per month with zero FutureX fees. ✅ Flexible referral system with passive income. 🔥CryptoCredit line for our clients who have completed KYC, offered by our partners at a 15% rate. 🥇With FutureX, your financial step turns into success as soon as tomorrow! ®Note - Please do your own research (DYOR) before joining any project, Invest only that part of your portfolio which you can bear #FutureX#Sponsered#DYOR

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15399 · 07.01.2026 г., 13:30

#python#agent#agent_framework#browsecomp#deep_research#futurex#gaia#hle#research_agent#search_agent#xbench MiroThinker v1.5 is the top open-source AI search agent with a 256K context window and up to 400 tool calls per task for deep web research, code execution, and multi-step reasoning. It leads benchmarks like HLE-Text (39.2%), BrowseComp (69.8%), and GAIA (80.8%), beating other free agents at low cost. You benefit by getting accurate, real-world research help—like finding arXiv papers or solving complex queries—faster and cheaper than paid tools, with full open-source access on GitHub and Hugging Face. https://github.com/MiroMindAI/MiroThinker