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: #xno
@CoinSonar · Post #244259 · 18.04.2026 г., 15:46
#XNO | Volume spike (USDT PAIR) 113 times the average volume 130.78K USDT traded in 15 min └Buying vol: 92.37K USDT 🟢 Boost score: 5/10 24h Vol: 111.03K USDT (Binance) Price: 0.587 (-0.8% in 24h)
Hashtags
@proanalysistrader · Post #28546 · 15.03.2025 г., 11:16
#XNO/USDT analysis : #XNO is currently trading within a major support and resistance zone. It is currently encountering resistance from a minor resistance zone. It is anticipated that the price will decline from here and test the major support zone. TF : 4H Entry : $1.130 Target : $1.037 SL : $1.185
Hashtags
@cryptoarsenal · Post #63321 · 18.04.2026 г., 15:45
🎰#XNO buying 🔫 103K USDT in 5 min (50%) on Binance P: 0,579 ⬆️ (8,63%) Vol 24h: 308K USDT Last 19 d ago #CEXTrack
@coinlegs · Post #10143 · 29.03.2024 г., 09:20
Recent Detections by the algorithm 👇 #jto#xno#pond#tfuel Witness the power of algorithmic detections 🤩
@coinlegs · Post #9668 · 06.01.2024 г., 08:05
🐬DOLPHIN | AI PREDICTIONS 06.01.2024 08:00 GMT Expected 5% Profit/Loss in 24 Hours #SC | 0.00745 | PP: 100% | LP: 0% #SEI | 0.679 | PP: 100% | LP: 0% #SFP | 0.6866 | PP: 100% | LP: 0% #SHIB | 0.0000095 | PP: 100% | LP: 0% #SKL | 0.07887 | PP: 100% | LP: 0% #SLP | 0.002951 | PP: 100% | LP: 0% #SUPER | 0.5425 | PP: 100% | LP: 0% #THETA | 1.087 | PP: 100% | LP: 0% #TRB | 137.84 | PP: 100% | LP: 0% #TRX | 0.10275 | PP: 100% | LP: 0% #UMA | 1.995 | PP: 100% | LP: 0% #UNFI | 5.867 | PP: 100% | LP: 0% #VIB | 0.0712 | PP: 100% | LP: 0% #SCRT | 0.4394 | PP: 100% | LP: 0% #SXP | 0.3461 | PP: 100% | LP: 1% #SYN | 0.4054 | PP: 100% | LP: 1% #SYS | 0.1248 | PP: 100% | LP: 1% #TFUEL | 0.04529 | PP: 100% | LP: 1% #TKO | 0.2712 | PP: 100% | LP: 1% #TLM | 0.01544 | PP: 100% | LP: 1% #TROY | 0.002296 | PP: 100% | LP: 1% #TRU | 0.05051 | PP: 100% | LP: 1% #TWT | 1.0917 | PP: 100% | LP: 1% #UFT | 0.3549 | PP: 100% | LP: 1% #UNI | 6.137 | PP: 100% | LP: 1% #T | 0.03281 | PP: 100% | LP: 2% #STRAX | 1.224 | PP: 99% | LP: 0% #VET | 0.02952 | PP: 99% | LP: 0% #SUSHI | 1.055 | PP: 99% | LP: 1% #SUI | 0.8495 | PP: 99% | LP: 2% #SUN | 0.00788 | PP: 99% | LP: 2% #USTC | 0.02651444 | PP: 98% | LP: 0% #VOXEL | 0.238 | PP: 98% | LP: 0% #VTHO | 0.002246 | PP: 98% | LP: 0% #WBTC | 43611.94 | PP: 98% | LP: 0% #XNO | 1.123 | PP: 98% | LP: 0% #XVS | 11.76 | PP: 98% | LP: 0% #RUNE | 4.844 | PP: 98% | LP: 0% #RVN | 0.01938 | PP: 98% | LP: 1% #STX | 1.4889 | PP: 97% | LP: 0% #UTK | 0.0707 | PP: 97% | LP: 0% #YGG | 0.4641 | PP: 97% | LP: 0% #SAND | 0.4858 | PP: 97% | LP: 0% #VITE | 0.01781 | PP: 97% | LP: 1% #WAN | 0.2278 | PP: 97% | LP: 1% #VIDT | 0.02808 | PP: 97% | LP: 2% #WING | 9.45 | PP: 96% | LP: 0% #WNXM | 47.48 | PP: 96% | LP: 0% #XRP | 0.5643 | PP: 96% | LP: 0% #YFI | 7199 | PP: 96% | LP: 0% #ROSE | 0.1168 | PP: 96% | LP: 0% ... ——————————————————————— Total Predictions: 365 PP > 50%: 75 LP > 50%: 0 PP > 60%: 75 LP > 60%: 0 PP > 70%: 75 LP > 70%: 0 PP > 80%: 73 LP > 80%: 0 PP > 90%: 70 LP > 90%: 0 ——————————————————————— PP: Profit Probability | LP: Loss Probability