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: #lossesinsu
@WarUAPravda · Post #1184 · 06.05.2026 г., 06:37
🇷🇺 Подбитая/Уничтоженная бронетехника ВСУ в Запорожской Области. На фото : 1 Т-72АМТ, 5 Т-64БВ, 1 БМП-1, 1 БМП-2 🇬🇧 Damaged/Destroyed Ukrainian Armed Forces armored vehicles in the Zaporizhia Oblast. Pictured: 1 T-72AMT, 5 T-64BV, 1 BMP-1, 1 BMP-2 #потери#потеривсу#запорожскаяобласть #losses#lossesinsu#zaporizhzhiaregion @WarUAPravda
@WarUAPravda · Post #1257 · 14.05.2026 г., 08:03
🇷🇺 Подбитая/Уничтоженная бронетехника ВСУ в Донецкой Области. На фото : 1 Т-72Б, 2 m113a3, 3 БМП-1, 1 MLS Shield, 3 Mastiff PPV. 🇬🇧 Destroyed Ukrainian Armed Forces armored vehicles in the Donetsk Oblast. Pictured: 1 T-72B, 2 M113A3, 3 BMP-1, 1 MLS Shield, 3 Mastiff PPV. #потеривсу#днр#донецкаяобласть #lossesinsu#dnr#donetskregion @WarUAPravda
@WarUAPravda · Post #1084 · 27.04.2026 г., 07:18
🇷🇺 Подбитая/Уничтоженная бронетехника ВСУ в Донецкой Области. На фото : 3 БМП-1, 1 БМП-2, 1 2с1, 1 VAB, 2 M113, 1 Т-64БВ, т-72М1, 1 Bushmaster PMV 🇬🇧 Damaged/Destroyed Ukrainian Armed Forces armored vehicles in the Donetsk Oblast. Pictured: 3 BMP-1, 1 BMP-2, 1 2S1, 1 VAB, 2 M113, 1 T-64BV, T-72M1, 1 Bushmaster PMV #потеривсу#днр#доннбас#бронетехника#lossesinsu#dnr#donbass#armoredvehicles @WarUAPravda
@WarUAPravda · Post #1064 · 26.04.2026 г., 14:57
🇷🇺Подбитая/Уничтоженная бронетехника ВСУ в Окрестностях Белогоровки, луганская область На фото : 2 Т-64БМ, 1 БМП-1, Казак-2М1, БТР-4, МТ-ЛБ,БТР-7, 1 Варта, 1 БТР-80. 🇬🇧Destroyed/Destroyed Ukrainian Armed Forces armored vehicles near Belogorivka, Luhansk Oblast Pictured: 2 T-64BMs, 1 BMP-1, Kazak-2M1, BTR-4, MT-LB, BTR-7, 1 Varta, 1 BTR-80. #потеривсу#белогоровка#лнр#луганскаяобласть #lossesinsu#belogorovka#lnr#luhanskoblast See More @WarUAPravda