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: #circuit

当前筛选 #circuit清除筛选
探索号

@seeker_rc · Post #19674 · 05.05.2026 г., 13:25

💡 博物馆收藏夹 可能是自己状态原因,这个巨大的国立分馆逛了半小时就累了…把毕加索和斯拉夫艺术家们放在一起展陈挺有意思的,各种裸女们也是看了个爽。 但是三小时只够匆匆看两层…一共上下四层,展品巨多的同时,巨大的Circuit 中间没有出口…以及这个美术馆是真没人。 (但是美术馆的咖啡馆也巨大,坐满了工作和学习的人,像图书馆) via 博物馆收藏夹 标签: #收藏夹#Circuit#裸女 ⚡️探索号频道 ⚡️探索者频道 ⚡️探索者交流群 ⚡️ Youtube 频道:科技探索者 每天推荐有趣内容,欢迎订阅、转发。

科技&趣闻&杂记

@kejiqu · Post #3493 · 30.05.2025 г., 06:51

Anthropic 开源“思维追踪”工具,可视化揭秘 AI 内部逻辑 Anthropic于5月29日发布“思维追踪”(Circuit Tracer)开源工具,以图形化方式呈现AI大语言模型的内部思维过程。该工具通过构建“归因图”(Attribution Graph),帮助研究者可视化模型内部运作并进行交互式探索。Circuit Tracer已在GitHub平台以开源库形式发布,研究者可在Decode Research运营的Neuronpedia平台上使用交互式前端查看“归因图”。用户可利用该工具生成自定义归因图,追踪模型内部逻辑,并进行标注、分享和调整特征值以验证研究假设。Anthropic 认为,开源这些工具将促进对语言模型内部运作的更广泛理解。IT之家 | Anthropic 🏷#Anthropic#Circuit#Tracer#开源 📢频道👥群组📝投稿