TGINSIGHT SIMILAR POSTS
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
Пребарај: #osmo
@coinlegs · Post #9206 · 15.10.2023 г., 12:03
Today's RSI Over Sold&Bought Coins by CoinLegs 💫 #LOOM#BOND#OOKI#FTT#OSMO#QUICK Don't waste your time checking RSI levels for every coin. Let CoinLegs do it for you 🍻 It is free! Try the CoinLegs platform today.
@coinlegs · Post #9707 · 13.01.2024 г., 00:02
🐬DOLPHIN | AI PREDICTIONS 13.01.2024 00:00 GMT Expected 5% Profit/Loss in 24 Hours #OSMO | 1.7437 | PP: 82% | LP: 97% #SEI | 0.6791 | PP: 70% | LP: 99% #STX | 1.634 | PP: 68% | LP: 98% #SKL | 0.08865 | PP: 63% | LP: 91% #OM | 0.06588 | PP: 57% | LP: 98% #WNXM | 53.81 | PP: 26% | LP: 92% #CHR | 0.2573 | PP: 25% | LP: 99% #ICP | 12.232 | PP: 20% | LP: 93% #NEXO | 0.893 | PP: 18% | LP: 94% #BNB | 296.6 | PP: 5% | LP: 92% ——————————————————————— Total Predictions: 367 PP > 50%: 12 LP > 50%: 51 PP > 60%: 11 LP > 60%: 38 PP > 70%: 8 LP > 70%: 26 PP > 80%: 3 LP > 80%: 13 PP > 90%: 0 LP > 90%: 10 ——————————————————————— PP: Profit Probability | LP: Loss Probability
@coinlegs · Post #10087 · 17.03.2024 г., 07:11
🐬DOLPHIN | AI PREDICTIONS 17.03.2024 00:00 GMT Expected 5% Profit/Loss in 24 Hours #TROY | 0.002931 | PP: 99% | LP: 14% #XLM | 0.1292 | PP: 99% | LP: 14% #ZEC | 29.08 | PP: 99% | LP: 14% #QNT | 123.4 | PP: 99% | LP: 15% #PENDLE | 2.5185 | PP: 99% | LP: 16% #SNT | 0.04476 | PP: 99% | LP: 16% #SNX | 3.996 | PP: 99% | LP: 16% #VIB | 0.08893 | PP: 99% | LP: 16% #WING | 9.6 | PP: 99% | LP: 16% #YFI | 8877 | PP: 99% | LP: 16% #POWR | 0.3938 | PP: 99% | LP: 17% #PYR | 7.716 | PP: 99% | LP: 17% #SCRT | 0.6228 | PP: 99% | LP: 17% #SXP | 0.4379 | PP: 99% | LP: 17% #TIA | 13.75 | PP: 99% | LP: 17% #TWT | 1.3507 | PP: 99% | LP: 17% #UMA | 4.015 | PP: 99% | LP: 17% #PROS | 0.5068 | PP: 99% | LP: 18% #PUNDIX | 0.6027 | PP: 99% | LP: 18% #WAXP | 0.07902 | PP: 99% | LP: 18% #VET | 0.04046 | PP: 99% | LP: 20% #VTHO | 0.003851 | PP: 99% | LP: 20% #RDNT | 0.3406 | PP: 99% | LP: 23% #SC | 0.009372 | PP: 99% | LP: 24% #WOO | 0.4561 | PP: 99% | LP: 24% #WRX | 0.2741 | PP: 99% | LP: 26% #USTC | 0.02857411 | PP: 99% | LP: 30% #T | 0.03411 | PP: 99% | LP: 31% #UNFI | 7.656 | PP: 98% | LP: 13% #VGX | 0.1251 | PP: 98% | LP: 13% #SFP | 0.708 | PP: 98% | LP: 14% #ONG | 0.3793 | PP: 98% | LP: 16% #PORTO | 2.738 | PP: 98% | LP: 16% #RPL | 29 | PP: 98% | LP: 16% #SKL | 0.08973 | PP: 98% | LP: 17% #WAN | 0.2703 | PP: 98% | LP: 17% #PEOPLE | 0.04006 | PP: 98% | LP: 18% #XTZ | 1.291 | PP: 98% | LP: 18% #OSMO | 1.3818 | PP: 98% | LP: 19% #ONT | 0.3293 | PP: 98% | LP: 20% #PERP | 1.53711 | PP: 98% | LP: 20% #POLYX | 0.2222 | PP: 98% | LP: 20% #QKC | 0.013515 | PP: 98% | LP: 20% #RAD | 2.355 | PP: 98% | LP: 20% #REQ | 0.1284 | PP: 98% | LP: 20% #SAND | 0.6274 | PP: 98% | LP: 20% #TRU | 0.07445 | PP: 98% | LP: 20% #UTK | 0.1067 | PP: 98% | LP: 20% #VOXEL | 0.3238 | PP: 98% | LP: 20% #XRP | 0.6031 | PP: 98% | LP: 20% ... ——————————————————————— Total Predictions: 371 PP > 50%: 370 LP > 50%: 54 PP > 60%: 370 LP > 60%: 31 PP > 70%: 364 LP > 70%: 16 PP > 80%: 257 LP > 80%: 3 PP > 90%: 138 LP > 90%: 0 ——————————————————————— PP: Profit Probability | LP: Loss Probability