TGINSIGHT SIMILAR POSTS
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
Пребарај: #easy
@R4marketing · Post #806 · 13.08.2021 г., 08:00
Совсем лайтовая статья для новичков "10 главных конструкций языка R". Содержание: - Комментарии - Переменные и векторы - Внешние модули - Ввод и вывод - Присваивание и сравнение - Условный оператор if - Цикл for - Функции - Классы, методы и объекты #статьи #easy
@testflightynoti · Post #37780 · 07.05.2026 г., 20:30
#Futubull#Easy#Investment Join the Futubull-Easy Investment beta on ✈️#TestFlight 🔗 Link: https://testflight.apple.com/join/LXJdcvBn Shared by Dimitri
@WangZhuanZhan · Post #34299 · 23.10.2024 г., 12:23
X-x喜x乐l长c安a- 喜乐长安 (2016) 直达链接：https://pan.quark.cn/s/4723d3f85101 #喜乐长安 #长安乱 #Easy Life 链接：https://link3.cc/sf_com #电影#喜剧#台湾#10年代
@wangzhuanzhan · Post #33280 · 23.09.2024 г., 06:10
F-f绯f闻w计j划h- 绯闻计划 Easy A (2010) 直达链接：https://pan.quark.cn/s/1b65684910c6 #绯闻计划#Easy A #破处女王#现代红字 链接：https://link3.cc/sf_com #电影#喜剧#美国#10年代
@WangZhuanZhan · Post #34066 · 15.10.2024 г., 05:50
T-t通t天t大d盗d- 通天大盗 通天大盜 (1987) 直达链接：https://pan.quark.cn/s/c40ba0abe557 #通天大盗#通天大盜 #妙婿向钱冲#Easy Money 链接：https://link3.cc/sf_com #电影#喜剧#香港#80年代
@wangzhuanzhan · Post #32222 · 03.09.2024 г., 08:49
S-s水s性x杨y花h- 水性杨花 Easy Virtue (1928) 直达链接：https://pan.quark.cn/s/49ce72903d4a #水性杨花#Easy Virtue #放浪#轻浮的德行 链接：https://link3.cc/sf_com #电影#喜剧#美国#50年代之前
@testflightynoti · Post #37748 · 07.05.2026 г., 08:21
#Easy#Credit#T#i#ch#nh#s Join the Easy Credit - Tài chính số beta on ✈️#TestFlight 🔗 Link: https://testflight.apple.com/join/B8XYxOWV Shared by Dimitri
@githubtrending · Post #15433 · 23.01.2026 г., 14:30
#python#deepseek#demo#easy#embedding#flask#gpt#huggingface_transformers#llm#mcp#multimodal#openai#qwen#rag#sentence_transformers#ui#vllm#vlm UltraRAG is a lightweight framework that makes building retrieval-augmented generation (RAG) systems simple and fast. It uses a low-code approach where you write just dozens of lines of YAML configuration instead of complex code to create sophisticated AI workflows with conditional logic and loops. The framework includes a visual development environment where you can drag-and-drop to build pipelines, adjust parameters in real-time, and instantly convert your logic into interactive chat applications. This means you can deploy powerful AI systems that ground answers in your own data—reducing hallucinations and improving accuracy—without needing extensive coding expertise or lengthy development cycles. https://github.com/OpenBMB/UltraRAG