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 6 слични објави

Пребарај: #parsing

当前筛选 #parsing清除筛选
IT Masters

@ITmastersuz · Post #12577 · 20.11.2025 г., 07:12

Parsing.uz — bu Oʻzbek tilida ishlovchi onlayn xizmat bo‘lib, lotin alifbosidagi matnni kirill alifbosiga va aksincha o‘girishga moʻljallangan. Quyidagi asosiy funksiyalari bor: ➖ Word, Excel, PowerPoint, PDF, TXT va OpenDocument (odt, ods) formatdagi hujjatlarni lotindan kirillga yoki kirilldan lotinga konvertatsiya qilish. ➖ «Ў», «Қ», «Ҳ», «Ғ», «Ч», «Ц» kabi o‘zbek alifbosidagi harflarni noto‘g‘ri tarjima qiladigan ba’zi dasturlardagi muammolarni tuzatish. Afzalliklari: ➖Matnni avtomatik va tez oʻgirish imkoniyati. ➖ Hujjatlar bilan ishlaganda qulay — turli fayl formatlarini qoʻllab-quvvatlaydi. ➖ Oʻzbek tiliga xos harflar bilan ishlashda aniqlik ✅Bizning barcha loyihalar | #parsing

Hashtags

Чёрная касса | News 🎭

@cyber_kassa · Post #157 · 14.07.2025 г., 08:01

🍯 Как узнать, что токен — honeypot? 🚩Красный флаг — Что это значит 🤖 Нет исходного кода контракта на explorer'е — Скрывают детали схемы 📉 Нельзя увидеть, кто продавал токен — Только покупки, значит ловушка 🔐 Контракт не верифицирован — Может быть встроен запрет на продажу 💸 Высокие комиссии (от 30% и выше) — Крипто-вампиризм 🧠 Слишком активный памп без причины — Это не инсайд, это развод Также можно использовать honeypot checker'ы, например: https://honeypot.is, https://tokensniffer.com Итог: Honeypot в крипте — это когда тебе дают “попробовать” токен, но забирают всё остальное. Ты не трейдер. Ты наживка. Купить можно — выйти нельзя. #PARSING

Hashtags

Чёрная касса | News 🎭

@cyber_kassa · Post #150 · 07.07.2025 г., 15:04

💰"NFT-дроп как метод самообнуления" Фейковые дропы, NFT и TON-розыгрыши в Телеге — всё ещё рабочий скам, только обёртка стала красивее. Хочешь понять, как именно у тебя сливают кошелёк за 3 клика — листай слайды. Если ты до сих пор веришь в подарки от Telegram — читай дважды. #PARSING

Hashtags

Чёрная касса | News 🎭

@cyber_kassa · Post #139 · 01.07.2025 г., 13:24

🤡«Меня не развести, я в интернете с 2012-го, я шарю» — сказал чел и через 3 минуты назвал код из СМС «сотруднику банка». Почему мы так уверены, что не попадёмся? Потому что мозг делает тупейшую вещь — он думает, что уже всё знает. Разберем по пунктам: 1. Иллюзия иммунитета - Ты слышал тысячи историй, видел мемы, читал в тгк/вк, как “лохов разводят на деньги”. - И думаешь: «Это с ними. Я-то гений. Я-то шарю». - Поздравляем, ты в зоне риска. 2. “Это слишком глупо, чтобы сработать” - Звонит бот: «Ваш договор просрочен, переведите деньги на безопасный счёт». - Ты рофлишь… а потом через 3 звонка — реальный голос, знание твоих данных, угроза суда. - И ты уже не ржёшь. Ты паникуешь. 3. Эффект доверия - Как только слышим «банк», «налоговая», «Минцифра» — 🧎‍♂️ автоматически подчиняемся. - Это инстинкт. Нам проще поверить, чем спорить. - А скамеры — этим и живут. 4. Психология паники - «На вас оформлен кредит, сейчас деньги спишутся!» - Таймер, давление, угроза. Мозг — в режиме “бей или беги”. Ты бьёшь... по кнопке перевода. Вывод: Если ты думаешь, что “ не лох/гений/нетакуся ” — ты не защищён, а уязвим - как посылка из Shein на таможне📦. Реально защищён — только тот, кто осознан и готов к разводу. Кто знает схемы. Кто не доверяет звонкам. Кто дважды проверяет. Не будь уверенным. Будь внимательным! #PARSING

Hashtags

Чёрная касса | News 🎭

@cyber_kassa · Post #119 · 20.06.2025 г., 06:25

Ребятки, подготовил для вас краткую навигацию по каналу, чтобы ничего не затерялось. Интересные для себя темы ищем по хештегам ниже: #NEWS - новые, как твои кроссики👟, новости о недо-мошенниках #SCAM - свежайшие, как спелый персик🍑, схемы (лучше перебдеть, чем недобдеть) #HOT - горячие, как бабушкины блинчики🥞, новости о том, что запрещают или запретят в скором времени #TOP - собрали хит-парад способов стать бомжом🏚, даже не выходя из дома. #PARSING - разбираем, почему при слове “уголовная ответственность” ты сливаешь бабки быстрее, чем суши по акции🍣.

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14907 · 03.07.2025 г., 13:30

#python#agents#generative_ai_tools#llamacpp#llm#onnx#openvino#parsing#retrieval_augmented_generation#small_specialized_models llmware is a powerful, easy-to-use platform that helps you build AI applications using small, specialized language models designed for business tasks like question-answering, summarization, and data extraction. It supports private, secure deployment on your own machines without needing expensive GPUs, making it cost-effective and safe for enterprise use. You can organize and search your documents, run smart queries, and combine knowledge with AI to get accurate answers quickly. It also offers many ready-to-use models and examples, plus tools for building chatbots and agents that automate complex workflows. This helps you save time, improve accuracy, and securely leverage AI for your business needs[1][3][5]. https://github.com/llmware-ai/llmware