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: #cepiec

当前筛选 #cepiec清除筛选
100K20

@science_100k20 · Post #259 · 03.09.2024 г., 08:10

#CABI#CEPIEC#CNKI#Questel#Orbit#SAGE#тестовыйдоступ Российский центр научной информации напоминает, что продолжается приём заявок на участие в тестовом доступе к научным информационным ресурсам в рамках централизованной (национальной) подписки. По ссылкам, приведенным ниже можно ознакомиться с описанием каждого ресурса и заполнить форму заявки для включения организации в перечень участников тестового доступа. Электронные ресурсы в области сельского хозяйства и наук о жизни, социальных, общественных и естественных наук (приём заявок – до 13 сентября 2024 года): ⚫️CABI. Коллекция баз данных – содержит научную информацию в области сельскохозяйственных наук и наук о жизни. ⚫️CEPIEC. Коллекция полнотекстовых баз данных – в базе собраны исследования аналитических центров, научные и статистические данные способствующие изучению и пониманию современного Китая. ⚫️CNKI. Коллекция полнотекстовых баз данных – включает в себя публикации китайских и зарубежных академических периодических изданий, докторские и магистерские диссертаций, а также издания университетов и научно-исследовательских институтов. Электронные ресурсы в области химии, машиностроения и инженерных наук (приём заявок – до 20 сентября 2024 года): ⚫️Questel. Ресурс Orbit Chemistry module – модуль, интегрированный в платформу Orbit Intelligence, предназначенный для поиска молекул в более чем 75 миллионах патентных документах. ⚫️SAGE Publications. Полнотекстовая коллекция журналов IMechE Journal Collection – коллекция журналов, охватывающая широкий спектр областей машиностроения и инженерных наук. Image by tippapatt from Adobe Stock