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 10 слични објави

Пребарај: #loom

当前筛选 #loom清除筛选
Crypto

@signal_bitcoins · Post #2801 · 14.02.2024 г., 10:59

#LOOM broken up the falling wedge pattern and pullback done to the ceiling of this pattern, everything is possible 💎 ❄️@signals_bitcoin_crypto❄️ ❄️@Shadow_support0o❄️

Hashtags

Coinlegs Cryptocurrency Signals

@coinlegs · Post #9339 · 10.11.2023 г., 09:58

Dolphin's Predictions at 3 Hours Ago & Profits Now 🤑🤑 #HIFI +%19 🆙 #LOOM +%15 🆙 #JASMY +%14.5 🆙 #FIS +%8.5 🆙 PP: %5 Profit Probability in the next 24h LP: %5 Loss Probability in the next 24h Check out platform, never miss any chance 🫵

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14672 · 05.05.2025 г., 11:30

#typescript#app#cap#coss#loom#mac#nextjs#nextjs14#open_source#oss#react#record#screen_capture#screen_recorder#screenshot#solidjs#tauri#tauri_app#typescript#vite Cap is a free, open-source tool that helps you record and share videos quickly. It's similar to Loom but gives you more control over your recordings. You can use it on both macOS and Windows, making it easy to work with different devices. Cap allows you to store your videos locally or in the cloud, which means you can access them from anywhere. This tool is great for sharing information with teams or clients securely and efficiently. https://github.com/CapSoftware/Cap

Coinlegs Cryptocurrency Signals

@coinlegs · Post #9743 · 17.01.2024 г., 14:01

🐬DOLPHIN | AI PREDICTIONS 17.01.2024 14:00 GMT Expected 5% Profit/Loss in 24 Hours #BOND | 3.493 | PP: 1% | LP: 100% #CVX | 3.002 | PP: 0% | LP: 90% #POND | 0.01511 | PP: 0% | LP: 90% #KMD | 0.2581 | PP: 0% | LP: 91% #ETC | 26.36 | PP: 0% | LP: 92% #JOE | 0.5105 | PP: 0% | LP: 93% #PROS | 0.4579 | PP: 0% | LP: 93% #VGX | 0.1258 | PP: 0% | LP: 93% #ATA | 0.0949 | PP: 0% | LP: 94% #BETA | 0.07108 | PP: 0% | LP: 94% #DEGO | 2.261 | PP: 0% | LP: 94% #AST | 0.124 | PP: 0% | LP: 95% #AVAX | 35.97 | PP: 0% | LP: 95% #CELR | 0.01949 | PP: 0% | LP: 95% #WAXP | 0.0619 | PP: 0% | LP: 95% #AXS | 8.05 | PP: 0% | LP: 96% #BEL | 0.6378 | PP: 0% | LP: 96% #GTC | 1.231 | PP: 0% | LP: 96% #UMA | 2.004 | PP: 0% | LP: 96% #WBTC | 42686.15 | PP: 0% | LP: 96% #BTC | 42609.84 | PP: 0% | LP: 97% #GRT | 0.1666 | PP: 0% | LP: 97% #MATIC | 0.8322 | PP: 0% | LP: 97% #PEPE | 0.00000121 | PP: 0% | LP: 97% #UTK | 0.0731 | PP: 0% | LP: 97% #MOB | 0.354 | PP: 0% | LP: 98% #OCEAN | 0.4489 | PP: 0% | LP: 98% #AAVE | 101.35 | PP: 0% | LP: 99% #ATOM | 10.097 | PP: 0% | LP: 99% #BSW | 0.0941 | PP: 0% | LP: 99% #BTTC | 0.00000104 | PP: 0% | LP: 99% #DGB | 0.00839 | PP: 0% | LP: 99% #FLM | 0.084 | PP: 0% | LP: 99% #FOR | 0.02193 | PP: 0% | LP: 99% #LOOM | 0.09158 | PP: 0% | LP: 99% #LTO | 0.0814 | PP: 0% | LP: 99% #MBOX | 0.3093 | PP: 0% | LP: 99% #PUNDIX | 0.4558 | PP: 0% | LP: 99% #QTUM | 3.113 | PP: 0% | LP: 99% #RPL | 34.09 | PP: 0% | LP: 99% #SCRT | 0.4198 | PP: 0% | LP: 99% #STX | 1.5891 | PP: 0% | LP: 99% #ACA | 0.1001 | PP: 0% | LP: 100% #ADA | 0.5293 | PP: 0% | LP: 100% #ADX | 0.1875 | PP: 0% | LP: 100% #AKRO | 0.00532 | PP: 0% | LP: 100% #ALCX | 25.88 | PP: 0% | LP: 100% #ALPHA | 0.1075 | PP: 0% | LP: 100% #AMP | 0.003404 | PP: 0% | LP: 100% #ARDR | 0.0916 | PP: 0% | LP: 100% #BADGER | 3.471 | PP: 0% | LP: 100% ... ——————————————————————— Total Predictions: 367 PP > 50%: 2 LP > 50%: 163 PP > 60%: 0 LP > 60%: 157 PP > 70%: 0 LP > 70%: 147 PP > 80%: 0 LP > 80%: 140 PP > 90%: 0 LP > 90%: 130 ——————————————————————— PP: Profit Probability | LP: Loss Probability