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
🚢Chessworth DMCC выходит из судоходства, продав танкерный флот.
Дубайский трейдер сырьевых товаров Chessworth DMCC завершает выход из судоходного бизнеса, реализовав свои танкерные активы.
По данным брокеров, последним проданным судном стал танкер-продуктовоз типа LR1 - "Shahrazad" (75 000 dwt, постройки 2009 г), цена сделки оценивается в диапазоне низких $20 млн.
Ранее компания также избавилась от танкера класса Aframax, что свидетельствует о полном выходе из сектора морских перевозок. Сделка проходит на фоне благоприятной конъюнктуры вторичного рынка, где цены на танкерные суда остаются на повышенных уровнях.
Текущая динамика подтверждает активность сегмента купли-продажи флота, где сделки все чаще связаны не только с обновлением флота, но и с выходом отдельных игроков из рынка, что в свою очередь способствует перераспределению тоннажа между профильными судовладельцами.
📌Chessworth DMCC — основана в 2010-х годах, частная торговая компания, зарегистрирована в Дубае (ОАЭ), принадлежит группе частных инвесторов.
#tankers#Aframax#LR1#shipping#secondhand
🚢Trafigura усиливает позиции в сегменте LR1 через покупку танкеров у Schoeller.
По данным европейских брокеров, торговый дом Trafigura связан со сделкой по приобретению двух танкеров класса LR1 у кипрского владельца Schoeller Holdings.
Речь идёт о однотипных танкерах "Cape Tees" (74 000 dwt, 2009 г.п.) и "Cape Tallin" (74 000 dwt, 2008 г.п.), проданных за совокупно $42 млн.
Сделка указывает на возможный выход Schoeller из сегмента танкеров типа LR1, тогда как Trafigura продолжает укреплять морские транспортные мощности в перевозках нефтепродуктов.
Активизация трейдеров на рынке танкерных активов отражает стремление к большей логистической автономии и контролю над цепочками поставок нефтепродуктов.
📌Trafigura - является одной из крупнейших частных компаний в мире в сфере торговли сырьём. Компания частная; контроль осуществляется партнёрами-основателями и менеджментом.
Trafigura основана в 1993 году в Амстердаме группой бывших трейдеров Marc Rich & Co. во главе с Клодом Дофеном(Claude Dauphin) и Эриком де Туркейхмом(Eric de Turckheim).
Trafigura является одним из крупнейших участников рынка танкерных перевозок через чартер и прямые инвестиции в суда.
После смерти Клода Дофена в 2015 году руководство перешло к менеджменту компании. В 2023–2024 гг. Trafigura провела масштабную внутреннюю реструктуризацию и частичный выкуп долей у уходящих партнёров.
#tankers#LR1#Trafigura#SNP#shippingmarket