@Wallpaper_INT · Post #47201 · 16.11.2025 г., 19:32
#Abstract#Glow#Hexagons#8K @Wallpaper_INT
TGINSIGHT SIMILAR POSTS
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
Пребарај: #hexagons
@Wallpaper_INT · Post #47201 · 16.11.2025 г., 19:32
#Abstract#Glow#Hexagons#8K @Wallpaper_INT
@Wallpaper_INT · Post #46179 · 03.05.2025 г., 06:32
#Hexagons#Volume#Dark#8K @Wallpaper_INT
@Wallpaper_INT · Post #46884 · 24.07.2025 г., 20:00
#Pattern#Hexagons#Glow#Dark#8K @Wallpaper_INT
@Wallpaper_INT · Post #46549 · 10.06.2025 г., 13:30
#Hexagons#Neon#Blue#3D#8K @Wallpaper_INT
@mediamaps · Post #285 · 25.11.2025 г., 17:27
Тема двадцать пятого ноября — гексагоны. В качестве источника для этой карты автор взял Платформу поставки данных ФНС РФ, где можно посмотреть распределение трат населения в различных точках на карте. Цветовая гамма гексагонов соответствует изменению интенсивности выручки — чем насыщеннее цвет, тем больше общая сумма реализации товаров и услуг, проходящих через кассовые аппараты. Метрики рассчитываются за последнюю полную календарную неделю и отдельно для каждого субъекта РФ. На карте представлена интенсивность выручки в Калининградской области. Как и стоило ожидать, больше всего население области и её гости тратят в крупных населённых пунктах, например, в Калининграде, Багратионовске, Черняховске. Также одни из самых высоких показателей интенсивности выручки замечены в населённых пунктах, расположенных на побережье Балтийского моря — Зеленоградске, Светлогорске, Балтийске. А ещё в глаза бросаются два гексагона на Куршской косе. Это одни из самых популярных мест среди туристов — Высоты Эфа и Мюллера. #30DayMapChallenge#Day25#Hexagons#Cartography#GIS