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
📌Андрей Карпаты написал ИИ-пайплайн для проверки IT-прогнозов десятилетней давности.
Андрей опубликовал разбор своего нового пет-проекта. Он создал систему, которая анализирует архивные треды Hacker News и с помощью LLM проверяет, сбылись ли предсказания пользователей спустя 10 лет.
Проект использует так называемые «послезнание» (hindsight), чтобы сравнивать старые комментарии с реальностью, выявлять визионеров и находить самые громкие ошибки.
Технически решение представляет собой пайплайн, который собирает данные через API Algolia и обрабатывает их с помощью структурированного промпта.
Тестовый прогон на 930 обсуждениях (месячный архив статей Hacker News) занял около часа и обошелся всего в 58 долларов.
На выходе система генерирует статический сайт с «Залом славы» аналитиков и рейтингом точность прогнозов.
Исходный вайб-код проекта, по традиции - в открытом доступе.
@ai_machinelearning_big_data
#AI#ML#LLM#Tutorial#Karpaty