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
Il deputato #M5S Leonardo #Donno ha depositato questa mattina ai Carabinieri una denuncia su quanto avvenuto la scorsa settimana alla #Camera. Nella denuncia-querela ha citato Stefano #Candiani e Igor #Iezzi della #Lega oltre a Enzo #Amich, Gerolamo #Cangiano e Federico #Mollicone di #FdI. Si ipotizzano i reati di lesioni e tentate lesioni
@UltimoraPolitics
Il Presidente della Camera #Fontana comunica le seguenti censure con interdizioni ai lavori del parlamento dopo i fatti sfociati nell'aggressione a #Donno: 15 giorni a Igor #Iezzi (#Lega); 7 ad #Amich (#Fdi), #Cangiano (#Fdi), #Forgiuele (#Lega), #Mollicone (#Fdi) e #Stumpo (#Pd); 4 a #Donno (M5S); 3 ad #Amendola (#Pd) e 3 a #Candiani (#Lega); 2 a #Scotto (#Pd) e 2 a #Stefanazzi (#Pd). (Dire)
@UltimoraPolitics