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: #modernsynthesis

当前筛选 #modernsynthesis清除筛选
Venture Village Wall 🦄

@venturevillagewall · Post #4091 · 07.02.2025 г., 13:00

February 2025 Funding Round Updates 🔶Ivo: $16M raised, streamlining agreement negotiations. 🔷Reservoir: $14M secured for efficient token market infrastructure. 🔶Azimuth: $13.75M for advanced PNT systems in navigation. 🔷SUPERBRANCHE: $13.43M investment in nanoparticle technologies for cancer treatment. 🔶Prior Labs: $9.37M to enhance data science with the TabPFN model. 🔷REEV: $9.20M for enhancing mobility in medical orthoses. 🔶Saeki Robotics: $6.70M to innovate autonomous manufacturing. 🔷Modern Synthesis: $5.50M for developing customizable circular textiles. 🔶PartsCloud: $5.21M to revolutionize spare parts fulfillment. Links to more details are available in each company’s profile. #Funding#Ivo#Reservoir#Azimuth#CancerTech#SUPERBRANCHE#DataScience#PriorLabs#MedicalDevices#REEV#Robotics#Saeki#Sustainability#ModernSynthesis#PartsCloud#VC#Crypto