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: #lha

当前筛选 #lha清除筛选

#Результаты_schrittproschritt Всем привет! Сегодня подводим итоги прошлого года. Данные за период с 1 января 2025 по 4 января 2026 🔹#Акции €11 578,78 / 71,58% 📈 +€9 744,08 / +531,10% Доля акций достигла более семидесяти процентов портфеля и увеличилась почти на 10 000 евро. Лучше всего показали себя ставки на технологии GLP-1: одна только #GPCR дала 162% роста. Не подкачал и немецкий стокпикинг: 23% роста на широком индексе #DAX и 43% взлёт #LHA (Lufthansa). 🔹#Облигации €510,81 / 3,16% 📈 +€107,63 / +26,70% В этом году планирую нарастить долю бондов, а то грустно смотреть на такую аллокацию. 🔹#Металлы (#золото) €127,42 / 0,79% 📈 +€38,70 / +43,62% Беспрецедентное ралли золота, в котором я почти не поучаствовал, а теперь даже жалко докупать. По идее, надо доводить уровень до плановых 5% в портфеле, или, может, оставить всё как есть? 📀 🔹#Криптовалюта €2 893,00 / 17,89% 📉 −€1 400,00 / −32,61% Главные аутсайдеры года — цифровые активы. Особенно те, что связаны с мсье DuRove и его демонстративным сумасшествием: #TON (-71%) и #NOT (-91%). Кто же знал, что он начнёт направо и налево свой эякулянт раздавать и стремиться создать легион детишек с ранним облысением. Однако, помимо его проектов, валилось всё и сильно, разве что кроме #BNB (+12%) и #TRX (+2,7%). Радует разве что тот факт, что по всем активам я в масштабном плюсе, несмотря на трагичный для них год 📉 🔹#Альтернативные_инвестиции €1 065 / 6,58% 📈 +€535,00 / +100,94% В целом все активы из данной категории стабильно переоценивались в сторону меньшей стоимости, кроме разве что стейка в стартапе. Мне тут на день рождения ещё в сентябре подарили шлем Джанго Фетта из #LEGO, который стоило бы оценить и добавить сюда, но его я покажу чуть позже. 🧱🏎️ 📈 Общие итоги портфеля Если верить сервису (по ссылке вы можете получить скидку, и я, может быть, тоже что-нибудь получу), где я веду публичный портфель, результат года за вычетом всех вложений: 📈+€494,95 При таком минусе по криптовалютам и в целом нестабильной мировой обстановке считаю результат достойным! Ну, а вы что думаете? Пишите в комментариях 🔽💬