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 4 слични објави

Пребарај: #novo

当前筛选 #novo清除筛选
Автоновости

@avtonovosti · Post #699 · 11.11.2024 г., 11:35

📰Бывшая «Фольксваген Груп Рус» запатентовала в России новую автомобильную торговую марку — Novo 🏭 Российская компания «АГР» запатентовала новую автомобильную марку. ООО «АГР» оформило патент по классу автомобилей под названием NOVO. AGR Automotive Group владеет бывшими заводами концерна VW в Калужской области, а также Hyundai и GM в Санкт-Петербурге. 🔍 Никаких подробностей о том, планируется ли выпускать под новым брендом автомобили, и что это будут за машины, нет. @avtoNovosti #Novo#новости

Диванный авиаэксперт 🚀

@divannii_aviaexpert · Post #7006 · 22.12.2025 г., 09:22

22 декабря 1941 года впервые поднялся в воздух тяжёлый палубный истребитель Fairey Firefly. Эта британская машина успела повоевать и во Вторую мировую и во множестве других войн второй половины ХХ века включая Корейскую. Но советским и российским детям и взрослым она знакома как модель фирмы Novo. 😉 #novo#Firefly#ww2#авиация#проавиацию

Ultimora.net - POLITICS

@Ultimorapolitics · Post #38017 · 29.04.2022 г., 19:30

#Sondaggi#Brasile#Presidenziali Sondaggio di PoderData: #Lula (#PT|Centro-sinistra): 41% (+1) Jair #Bolsonaro (#PL|Destra radicale): 36% (+6) Ciro #Gomes (#PDT|Centro-sinistra): 6% (-1) João #Doria (#PSDB|Centro-destra): 4% (+2) André #Janones (#AVANTE|Centro populista): 3% (+1) Simone #Tebet (#MDB|Centro): 1% (-1) Luciano #Bivar (#UNIÃO|Centro-destra): 1% (+1) Luiz Felipe #DAvila (app. #NOVO|Destra libertaria): 0% Vera Lúcia #Salgado (#PSTU|Sinistra radicale morenista): 0% José Maria #Eymael (#DC|Centro-destra cattolico): 0% Sofia #Manzano (#PCB|Estrema sinistra): 0% Leonardo #Péricles (#UP|Estrema sinistra): 0% Nessuno/Scheda bianca: 4% (-1) Non so: 3% Data rilevazione: 24-26 aprile +/-: 13-15 marzo Intervistati: 3000 @UltimoraPolitics

Ultimora.net - POLITICS

@Ultimorapolitics · Post #37361 · 22.04.2022 г., 20:47

#Sondaggi#Brasile#Presidenziali Sondaggio di Exame/IDEIA: #Lula (#PT|Centro-sinistra): 42% (+2) Jair #Bolsonaro (#PL|Destra radicale): 33% (+4) Ciro #Gomes (#PDT|Centro-sinistra): 10% (+1) João #Doria (#PSDB|Centro-destra): 3% (+2) André #Janones (#AVANTE|Centro populista): 1% Simone #Tebet (#MDB|Centro): 1% José Maria #Eymael (#DC|Centro-destra cattolico): 1% (+1) Sofia #Manzano (#PCB|Estrema sinistra): 1% (+1) Leonardo #Péricles (#UP|Estrema sinistra): 1% (+1) Luiz Felipe #DAvila (app. #NOVO|Destra libertaria): 0,5% (+0,1) Vera Lúcia #Salgado (#PSTU|Sinistra radicale morenista): 0,3% (+0,3) Luciano #Bivar (#UNIÃO|Centro-destra): 0,2% (+0,2) Aldo #Rebelo (#PDT|Centro-sinistra): 0,1% Non so: 6% (+4) Nessuno/Scheda bianca: 1% (-3) Data rilevazione: 15-20 aprile +/-: 18-23 marzo Intervistati: 1500 @UltimoraPolitics