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 2 слични објави

Пребарај: #3dmodeling

当前筛选 #3dmodeling清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8558 · 16.09.2025 г., 13:04

⚡️Релиз Hunyuan3D 3.0 Новая версия обеспечивает в 3 раза более высокую точность 3d-генерации , геометрическое разрешение 1536³ и 3.6 миллиарда вокселей для создания моделей с ультра-HD детализацией. Ключевые улучшения: ▪ Генерация лиц с реалистичными контурами и естественными позами, что делает модели максимально правдоподобными. ▪ Точная реконструкция сложных структур из изображений благодаря многоуровневой стратегии генерации, позволяющей улавливать скрытые детали. ▪ Повышенная чёткость и профессиональная детализация: улучшенное качество текстур и корректное выравнивание для визуализаций, близких к оригинальному дизайну. Доступен бесплатный доступ через Hunyuan 3D AI Engine (20 генераций). Решение интегрировано в Tencent Cloud API. Попробовать можно здесь: https://3d.hunyuan.tencent.com @ai_machinelearning_big_data #Hunyuan3D#Tencent#3Dmodeling#AI#UltraHD

Venture Village Wall 🦄

@venturevillagewall · Post #3408 · 18.12.2024 г., 12:10

CLO Virtual Fashion Raises $34.81M CLO Virtual Fashion successfully raised $34.81 million in funding, with a funding round occurring on December 16, 2024. For more information, visit their website: CLO Virtual Fashion. #Funding#CLOVirtualFashion#Investment#Fashion#Tech#3DModeling#VirtualReality#FashionTech#Innovation#Startup#TechFunding#Capital#December2024#Growth#Industry#Development#Design#FashionIndustry#DigitalFashion