TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #309 · 2 фев.

Метод строки split() разделяет строку на несколько строк по указанному символу >>> "a_b_c".split('_') ['a', 'b', 'c'] Можно указать максимальное количество разделений >>> "a_b_c".split('_', 1) ['a', 'b_c'] Или резать с другой стороны с помощью rsplit() (right split) >>> "a_b_c".rsplit('_', 1) ['a_b', 'c'] А что будет если оставить аргументы пустыми? >>> "a_b_c".split() ['a_b_c'] Получаем список с одним элементом, потому что по умолчанию используется пробельный символ. >>> "a b c".split() ['a', 'b', 'c'] То есть это равнозначно такому вызову? >>> "a b c".split(" ") ['a', 'b', 'c'] Кажется да, но нет! Давайте попробуем добавить пробелов между буквами >>> "a b c".split(" ") ['a', '', '', 'b', '', '', 'c'] И вот картина уже не так предсказуема 😕 А вот что будет по умолчанию >>> "a b c".split() ['a', 'b', 'c'] Всё снова красиво! 🤩 По умолчанию в качестве разделителя используется любой пробельный символ, будь то табуляция или новая строка. Включая несколько таких символов идущих подряд. А также игнорируются пробельные символы по краям строки. >>> "a\t b\n c ".split() ['a', 'b', 'c'] Аналогичный способ можно собрать с помощью регулярного выражения. Но пробелы по краям строки придется обрабатывать дополнительно. >>> import re >>> re.split(r"\s+", ' a b c '.strip()) ['a', 'b', 'c'] Здесь тоже можно указать количество разделений >>> re.split(r"\s+", 'a b c', 1) ['a', 'b c'] А что если мы хотим написать красиво, то есть split() без аргументов, но при этом указать количество разделений? В этом случае первым аргументом передаём None >>> "a\n b c".split(None, 1) ['a', 'b c'] Данный метод не учитывает строки с пробелами, взятые в кавычки 'a "b c" '.split() ['a', '"b', 'c"'] Но для таких случаев есть другие способы. #tricks#basic

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #сausal

当前筛选 #сausal清除筛选
Ebm_base

@ebm_base · Post #725 · 21.11.2024 г., 16:52

#методы#сausal#inference#учебники#публикации Ведущий научный сотрудник ЛССИ Борис Соколов недавно выложил в публичный доступ черновую версию своего обзора основных целевых величин (эстимандов), использующихся в статистическом каузальном анализе: АТЕ, АТТ, АТС и прочие тыквенные LATE с CATE. Хотя это ещё не полноценная статья, прошедшая рецензирование, данный текст может оказаться полезным как студентам, так и "взрослым" исследователям или прикладным аналитикам, применяющим соответствующие методы на практике - благо на русском языке литературы по теме откровенно мало. P.S. Если вы найдёте в рукописи ошибки, неточности, упущения и т.д., или у вас будут иные идеи насчёт того, как её улучшить, можно написать напрямую автору на электронную почту - он открыт к обратной связи и конструктивной критике.