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: #acfe

当前筛选 #acfe清除筛选
Compliance Hub Association

@hub_compliance · Post #549 · 25.11.2024 г., 07:03

Мошенничество в Казахстане продолжает оставаться серьёзной проблемой, особенно в сфере интернет-преступлений. По данным за 2023 год, в стране было зарегистрировано почти 44,8 тысячи случаев мошенничества, что на 1,3 тысячи больше по сравнению с предыдущим годом. Из них около половины совершено онлайн. В первой половине 2024 года зарегистрировано 9 936 случаев интернет-мошенничества, что на 4,1% больше, чем за аналогичный период 2023 года. Почти четверть этих правонарушений связаны с онлайн-покупками на маркетплейсах, досках объявлений и интернет-аукционах. С начала 2024 года сумма установленного ущерба от интернет-мошенничества составила 7,1 миллиарда тенге, из которых 6,8 миллиарда пришлось на физических лиц. Эти данные подчёркивают необходимость активной борьбы с мошенничеством и повышения осведомлённости населения о методах защиты от подобных преступлений. Именно поэтому Compliance Hub Community второй год подряд поддерживает инициативу Association of Certified Fraud Examiners (ACFE) - International Fraud Awareness Week. В течение последней недели мы делились полезной инфографикой от наших коллег из ACFE и призываем финансовые, учебные и иные заведения уделять внимание вопросам повышения осведомленности населения в сфере противодействия мошенничеству. Увидимся в следующем году! #acfe#fraudweek