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
Lookonchain | ꘜ
Whales keep accumulating $ETH!
Whale 0x3952 withdrew another 21,000 $ETH($90.6M) from #Binance in the past 40 minutes and currently holds 86,001 $ETH ($260M).
https://intel.arkm.com/explorer/address/0x3952D69643F7a87237C7fC8bB33f8453C0b45500
Lookonchain | ꘜ
Whale bc1q5r withdrew another 500 $BTC($59.53M) from #Binance 5 hours ago.
This whale has withdrawn 3,000 $BTC($355M) from #Binance over the past 3 months at an average price of $109,895.
https://intel.arkm.com/explorer/address/bc1q5rsc4uscnmemlwru8xsys26k3xgxewqfnf3k7j
Lookonchain | ꘜ
Three wallets (likely belonging to the same whale) unstaked 14,942 $ETH($64.38M) and deposited it into #Binance in the past hour.
https://intel.arkm.com/explorer/address/0x345834DA38A13Ba5B9F4dDD2288e0B98C662Fb95
https://intel.arkm.com/explorer/address/0xA55d99EEcc7d1D5D76829e71CdC9fdB387858CE5
https://intel.arkm.com/explorer/address/0xF2758d2d606ecE036601544606BE2Af61F6a12e1
Lookonchain | ꘜ
A wallet linked to Metalpha deposited 5,000 $ETH($20.91M) to #Binance just now.
https://intel.arkm.com/explorer/address/0x96F49d0e9724dFD8780fa667ac37A993f005CB94
Lookonchain | ꘜ
Whale 0x3952 withdrew another 8,745 $ETH($37.6M) from #Binance an hour ago.
Over the past two months, this whale has withdrawn 65,001 $ETH($281M) from #Binance at an average price of 2,611 — now sitting on over $111M in unrealized profits.
https://intel.arkm.com/explorer/address/0x3952D69643F7a87237C7fC8bB33f8453C0b45500
A whale deposited 689.34 $BTC worth $46.17M into #Binance.
https://intel.arkm.com/explorer/address/15HWQZaDQ6GFhro8x693zaqCdTU1qVKvdQ
https://x.com/OnchainLens/status/2039991271012679903
Follow @onchainlens for more onchain updates
Whale 0x2fcf withdrew 5,090 $BNB ($6.65M) from #Binance and spent 3,475 $BNB ($4.54M) aping into random memecoins.
He’s now sitting on an unrealized loss of ~$1.2M.
Even whales get rekt. 🐋