TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #65 · 8 апр.

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

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #3dgeneration

当前筛选 #3dgeneration清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8145 · 27.07.2025 г., 10:50

🌍 Hunyuan3D World Model 1.0 — первая в индустрии open-source модель для генерации интерактивных 3D‑миров Команда Tencent Hunyuan представила модель, способную создавать полноценные трёхмерные сцены всего по одному описанию — тексту или изображению. 🧠 Что умеет: — Генерация 3D-сред из текста или картинки — Поддержка редактирования и симуляций в стандартных CG-пайплайнах (Blender, Unity, Unreal) — Подходит для игр, VR, цифрового контента и прототипирования живых миров Вы просто пишете: "Japanese garden at sunset" — и модель генерирует трёхмерную сцену с деревьями, прудом и мягким освещением. Эта модель может серьёзно повлиять на будущее генеративного 3D — от геймдева до виртуальных миров. 📌 Полностью открытая модель: 🟢Проект: https://3d-models.hunyuan.tencent.com/world 🟢 Онлайн-демо: https://3d.hunyuan.tencent.com/sceneTo3D 🟢GitHub: https://github.com/Tencent-Hunyuan/HunyuanWorld-1.0 🟢 Hugging Face: https://huggingface.co/tencent/HunyuanWorld-1 @ai_machinelearning_big_data #3DGeneration#GenerativeAI#TextTo3D#Hunyuan3D#TencentAI#GameDev#VirtualReality