TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #254 · 11 јун.

Тип строки в Python имеет очень много удобных методов. Сегодня пост про два таких метода которые чаще всего используются "однобоко". Это методы startswith() и endswith() Самый обычный сценарий использования — проверка, начинается ли строка с указанной подстроки? >>> "some_string".startswith("some") True И аналогичная ситуация с зеркальным вариантом этой функции, проверка совпадения с конца >>> "some_string".endswith("some") False Так они используются в большинстве случаев что я видел. Но у этих функций есть еще два варианта использования. 🔸Сравнение нескольких подстрок Для проверки нескольких подстрок в одной строке обычно вызывают эти функции несколько раз. Но на самом деле достаточно передать кортеж со всеми строками один раз. Если будет хоть одно совпадение то функция вернёт True. >>>"my_image.png".endswith(("jpg", "png", "exr")) True 🔸Диапазон поиска Вторым аргументом можно передать индекс символа с которого следует начать сравнение, а третий аргумент это индекс последнего символа. >>> ".filename.ext".startswith("file", 1) True >>> "file_###.ext".endswith('#', 0, -4) True Индексы можно указать отрицательными, что означает отсчёт с конца. #trics#basic

Hashtags

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #datasearch

当前筛选 #datasearch清除筛选
Город на карте

@geomapers · Post #72 · 19.08.2024 г., 09:48

В рубрике интересных проектов на данныхGeoSeer [1], поисковая система по геоданным, а конкретнее по точкам API по стандартам WFS, WMC, WCS по всему миру. Я писал о нём год назад [2] и в течение года ни раз обращал внимание. Из интересного: 1. 3.5 миллиона проиндексированных георесурсов/геоданных 2. За деньги доступно API для поиска 3. Любопытная статистика по охвату [3] 4. Дают расширенное описание георесурсов с учётом его геохарактеристик (области, атрибутов WFC/WMS и др.) [4] Из особенностей: - более 60%, примерно 2 миллиона записей - это геоданные Германии. Для сравнения в Dateno 4.4 миллиона георесурсов из которых к Германии относятся 1.89, это около 43%. - реестр источников не публикуют, вернее обещают доступность только через API при платном тарифе - фасетного поиска нет, только достаточно простой язык запросов - поскольку индексируются WMS, WFC, WCS и WMTS то охватывает гораздо больше точек подключения в этих стандартах, но не охватывает все остальные геоданные, на порталах открытых данных и в каталогах ArcGIS и не только. Разницу между GeoSeer и Dateno можно описать так: 1. ✅В Dateno есть публичный реестр всех источников, он не скрывается, любой желающий может скачать его как датасет [4]. 2. ✅В Dateno есть много открытой статистики [5]. Она пока мало визуализируется, но с ней можно работать. 3. ✅В Dateno есть быстрый фасетный поиск и фильтрация по странам/территориям и другим критериям 4. ✅Dateno агрегирует геоданные из порталов неохваченных GeoSeer поскольку они не по стандартам OGC. 5. ❌Пока в Dateno нет охвата любых источников геоданным по стандартам OGC 6. ❌Пока в Dateno нет расширенного вывода метаданных для георесурсов В целом пересечение индексов GeoSeer и Dateno в части геоданных около 60-80%. GeoSeer для проекта выглядит как хороший референсный проект для проверки полноты собственной базы. Ссылки: [1] https://www.geoseer.net [2] https://t.me/begtin/5071 [3] https://www.geoseer.net/stats/ [4] https://github.com/commondataio/dataportals-registry/ [5] https://github.com/commondataio/dateno-stats #opendata#datasearch#datasets#geodata#spatial