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 5 слични објави

Пребарај: #elixir

当前筛选 #elixir清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15106 · 30.08.2025 г., 13:00

#elixir#elixir#language_server_protocol#lsp Expert is the official language server for Elixir, helping your code editor understand and work with Elixir code better. You can easily install it by downloading the right version for your system or build it from source if you prefer. Expert supports the latest features through nightly builds and integrates smoothly with your editor, improving coding with features like error checking and code completion. Using Expert makes writing Elixir code faster and less error-prone, boosting your productivity and coding experience. It is open source under Apache License 2.0 and supported by sponsors, ensuring ongoing development and support. https://github.com/elixir-lang/expert

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15032 · 06.08.2025 г., 11:30

#elixir#debug_adapter_protocol#elixir#language_server#language_server_protocol#lsp ElixirLS is a tool that helps you write and debug Elixir code more easily by providing features like code completion, go-to-definition, inline error reporting, and a powerful debugger that supports breakpoints and step-through debugging. It works with many editors and IDEs through standard protocols, making it flexible to use. It also integrates Dialyzer for static code analysis to catch bugs early and offers a server that helps AI tools understand your code better. Using ElixirLS speeds up development, improves code quality, and makes debugging simpler and more efficient. It supports recent Elixir and OTP versions and can be customized for your project needs. https://github.com/elixir-lsp/elixir-ls

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15545 · 07.03.2026 г., 12:30

#elixir#agent#ai#artificial_intelligence#elixir#event_driven_architecture#functional_programming#orchestration#workflow Jido is a pure functional framework for Elixir to build autonomous multi-agent workflows. Agents are immutable data with a simple `cmd/2` function that transforms state purely and outputs directives for effects like signals or spawning, handled by OTP runtime. It formalizes patterns like standard signals, reusable actions, and hierarchies over raw GenServer, adding AI tools, strategies (ReAct, FSM), and supervision. You benefit by creating scalable, testable, fault-tolerant agent systems easily for production AI apps, saving reinvented code. https://github.com/agentjido/jido