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
🚀 AI TRENDS | Tether Launches QVAC SDK for Cross-Platform AI Development
Tether has introduced the QVAC SDK, a unified software development kit designed to enable developers to build, run, and fine-tune AI applications directly on any device. According to Foresight News, this SDK ensures consistency across different environments.
Applications developed using the QVAC SDK can seamlessly operate on platforms such as iOS, Android, Windows, macOS, and Linux. The same codebase can function across all supported environments without the need for platform-specific branches, rewrites, or conditional logic.
The QVAC SDK is built on QVAC Fabric, a branch of llama.cpp, offering broad compatibility with the llama.cpp model ecosystem for text generation, embedding, and multimodal workloads.
#AI#SDK#CrossPlatform#MachineLearning#LlamaCpp#SoftwareDevelopment#Multimodal#QVAC
#python#agents#generative_ai_tools#llamacpp#llm#onnx#openvino#parsing#retrieval_augmented_generation#small_specialized_models
llmware is a powerful, easy-to-use platform that helps you build AI applications using small, specialized language models designed for business tasks like question-answering, summarization, and data extraction. It supports private, secure deployment on your own machines without needing expensive GPUs, making it cost-effective and safe for enterprise use. You can organize and search your documents, run smart queries, and combine knowledge with AI to get accurate answers quickly. It also offers many ready-to-use models and examples, plus tools for building chatbots and agents that automate complex workflows. This helps you save time, improve accuracy, and securely leverage AI for your business needs[1][3][5].
https://github.com/llmware-ai/llmware