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
📊 ETFs | Weekly Flows Snapshot
SOL ETFs were the only ones with net inflows among the top 3 this week.
#ETF#Flows#Markets
#BTC#ETH#SOL#Crypto
———
結構解讀關鍵👇🥇資源搜索🖲️👆
📉 本週三大主流 ETF 資金流向出現明顯分化:
• BTC ETF:持續淨流出,賣壓集中於大型發行商
• ETH ETF:連續多日負流量,短線情緒偏保守
• SOL ETF:唯一錄得淨流入,資金逆勢布局
📈 結構解讀:
• 資金正在 避開高擁擠交易(BTC / ETH)
• SOL 成為短線輪動與主題交易承接標的
• ETF 流向顯示:市場並非全面風險退出,而是 選擇性進場
⚡️ 觀察重點:
若 SOL ETF 流入延續,可能代表
👉 資金正在測試「非 BTC / ETH 主流替代敘事」
👇⭐️👇
🤣留言分享觀點
🥲👇