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
Google встроил AI прямо в Google Sheets — на уровне формул.
Больше не нужно вспоминать, как писать VLOOKUP или придумывать хитрые конструкции для сложных задач.
Теперь достаточно написать промпт в =AI() — и модель сама поймёт, что в ячейках, и вернёт нужный результат.
Примеры, что можно делать прямо в таблице в комметариях.
#google#spreadsheet#ai
—————————
Мысли Рвачева
—————————
https://github.com/blissnd/easyxls
Convert any #spreadsheet into a Python internal #dict/#array data structure, for easy processing. Can also handle pivot tables.
For pivot table usage, header_row_start & header_col_start need to be set equal to the top left corner of the pivot table => header_row_start=8, header_col_start='c' in the included example.
Column IDs must always be lowercase chars in quotes, e.g. 'a'.
Melder Secures $500K Funding
Melder has raised $500K in funding as of December 4, 2024. The platform allows users to analyze PDFs, DOCX files, and Emails using a straightforward spreadsheet tool.
#Funding#Melder#Tech#Startup#Investment#Spreadsheet#Email#DOCX#PDF#Analysis
#python#airtable#airtable_alternative#airtable_replacement#application_builder#automations#dashboards#database#low_code#no_code#no_code_database#no_code_platform#online_database#postgresql#restful_api#self_hosted#spreadsheet
Baserow is a powerful, open-source tool that lets you build databases and applications without coding. It offers full control over your data and environment, allowing self-hosting and customization. Unlike Airtable, Baserow doesn't limit your data storage or API calls, making it ideal for large projects. It combines the ease of a spreadsheet with advanced data management features, including dashboards and automation tools. This gives users complete ownership of their data and avoids vendor lock-in, making it a great choice for businesses needing flexibility and scalability.
https://github.com/baserow/baserow