Небольшой трик с регулярными выражениями который редко вижу в чужом коде.
Допустим, вам нужно распарсить простой текст и вытащить оттуда пары имя+телефон. Вернуть всё это надо в виде списка словарей. Возьмем очень простой пример текста.
>>> text = '''
>>> Alex:8999123456
>>> Mike:+799987654
>>> Oleg:+344456789
>>> '''
Соответственно, для выделения нужных элементов будем использовать группы. Получится такой паттерн:
(\w+):([\d+]+)
Как мы будем формировать словарь из найденных групп?
>>> import re
>>> results = []
>>> for match in re.finditer(r"(\w+):([\d+]+)", text):
>>> results.append({
>>> "name": match.group(1),
>>> "phone": match.group(2)
>>> })
>>> print(results)
[{'name': 'Alex', 'phone': '8999123456'}, ...]
Можно немного сократить запись используя zip
>>> results = []
>>> for match in re.finditer(r"(\w+):([\d+]+)", text):
>>> results.append(dict(zip(['name', 'phone'], match.groups())))
Но есть способ лучше! Это именованные группы в regex. Можно в паттерне указать имя группы и результат сразу забрать в виде словаря.
>>> for match in re.finditer(r"(?P<name>\w+):(?P<phone>[\d+]+)", text):
>>> results.append(match.groupdict())
То есть всё что я сделал, это добавил в начале группы (внутри сбокочек) такую запись:
(?P<group-name>...)
Теперь найденная группа имеет имя и можно обратиться к ней как к элементу списка
>>> name = match['name']
Либо забрать сразу весь словарь методом groupdict()
>>> match.groupdict()
#tricks#regex
#продажа#П462⤴️⤴️⤴️
Когда только перестал бояться, что 🐺 волчок может укусить за бочок, а тут кто-то говорит, что нельзя 🥱 спать напротив зеркала.
Долой суеверия, оставляем только надежду на то, что однажды плитка на кухне перестанет быть похожей на 📋 таблицу Excel, которая ⛓️ заковала в себе всю нашу жизнь.
🍋22,5 млн 21 млн
📐 43,4 м²
🪜 этаж 5 из 7
📍Магнитогорская улица, 3к2
📱 На связи агент Екатерина +7 921 579-07-73
*больше фото и план в комментариях ⤵️
Нестыдные | Петербург.
Подписаться
💥 АКТУАЛЬНОСТИ ПОСТ | ПРОДАЖА 💥
#П369
13.7 млн 13 млн
Туристская, 10к1
#П431
12,7 млн 12,5 млн
Проспект Королёва, 21к1
#П456
22 млн 21,9 млн
Белоостровская, 10к2
#П458
14 млн 13,5 млн
Шевченко, 11
#П460
10,5 млн 9 млн
Железноводская, 21
#П463
21,25 млн 20,75 млн
Вадима Шефнера, 12к1
#П457
29,9 млн 29,5 млн
Петровский проспект, 28к1
#П462
22,5 млн 21 млн
Магнитогорская, 3к2
#П451
22,8 млн
Лабутина, 3
#П455
43,3 млн
Наличная, 26к4
Если на канале выходила публикация с вашей квартирой в продажу и она сейчас актуальна — напишите в таком же формате* короткое сообщение в комментариях к этому посту ⤵️
- номер объявления (хэштег)
- адрес
- стоимость
Нестыдные | Петербург.
Подписаться