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: #iosdev

当前筛选 #iosdev清除筛选

Как я оптимизировал Swift код до «глюка» в статистике 🫠 Зашел на LeetCode решить 4Sum II, но в процессе затянуло — захотелось сделать максимально эффективное решение. Что в итоге накодил: Сначала посчитал частоту чисел в массивах, чтобы не перебирать дубликаты. Выкинул второй словарь и лишние проходы, чтобы сэкономить память. Убрал лишние замыкания, чтобы Swift не тратил время на их вызов. Результат на скрине: По цифрам всё супер — 47 ms и 19.48 MB. Система пишет Beats 100.00%, то есть решение быстрее всех в базе. Но вот в чем ирония: на графике моя иконка стоит на столбике 104 ms. Это как если бы ты пробежал марафон быстрее всех, а судьи поставили тебя в очередь к тем, кто еще на середине дистанции, и их надо дождаться. ⏱️ Цель достигнута — код летает, а то, что иконка не на своем месте, это уже баг платформы, а не алгоритма. Эту задачу решали несколько сотен тысяч людей. #leetcode#swift#алгоритмы#iosdev