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

Hashtags

#tricks #basic

Резултати

Пронајдени 2 слични објави

Пребарај: #day25

当前筛选 #day25清除筛选

Тексты Тела

@textytela · Post #468 · 12.03.2024 г., 07:45

Најди слично Погледај

Эта весна по-французски мужского рода, сердце в заложниках у серебра и черни осеннего ясеня, узловато зажато пальцами черных ветвей и глазами апрельского неба. Пить не напиться теплых дыханий земли втягиваешь до одуренья серую изморось боли Обволакивай телом, припадая на слабую долю и стремись неподотчетно наверх. Содрогаясь артериально, расплывайся венозно вокруг. Хорошо, что остались стороны света, что ты помнишь, где запад, где - юг, как нескончаем восток и бесконечен север - туда и уйдешь после спиною вперёд, на каждом шагу исчезая, как тающий лёд. Дождёшься ли, чтоб весна стала белой, пока всё расцветает алым, закрывает лицо черным, перечёркивает себя мелом, затыкает рот и глаза смелым, проступает как мертвое тело в недоступности, в призрачной красоте? Время камлать, звать духов, делать своё дело на свободной пока частоте. #49daysforfreedom#day25

Hashtags

#49daysforfreedom #day25

Media maps 🌏

@mediamaps · Post #285 · 25.11.2025 г., 17:27

Најди слично Погледај

Тема двадцать пятого ноября — гексагоны. В качестве источника для этой карты автор взял Платформу поставки данных ФНС РФ, где можно посмотреть распределение трат населения в различных точках на карте. Цветовая гамма гексагонов соответствует изменению интенсивности выручки — чем насыщеннее цвет, тем больше общая сумма реализации товаров и услуг, проходящих через кассовые аппараты. Метрики рассчитываются за последнюю полную календарную неделю и отдельно для каждого субъекта РФ. На карте представлена интенсивность выручки в Калининградской области. Как и стоило ожидать, больше всего население области и её гости тратят в крупных населённых пунктах, например, в Калининграде, Багратионовске, Черняховске. Также одни из самых высоких показателей интенсивности выручки замечены в населённых пунктах, расположенных на побережье Балтийского моря — Зеленоградске, Светлогорске, Балтийске. А ещё в глаза бросаются два гексагона на Куршской косе. Это одни из самых популярных мест среди туристов — Высоты Эфа и Мюллера. #30DayMapChallenge#Day25#Hexagons#Cartography#GIS

Hashtags

#30daymapchallenge #day25 #hexagons #cartography #gis