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: #onkografika

当前筛选 #onkografika清除筛选

Уважаемые коллеги, добрый день! За время Онкоконгресса Виртуальную платформу Московского онкологического общества Онкографика.рф посетили более 600 пользователей, а количество графических запросов превысило 8000. Большое спасибо нашим коллегам за поддержку и искренний интерес к проекту! В ближайшее время платформа станет доступной для зарегистрированных пользователей, а ее функционал и интерактивные возможности значительно расширятся! Московское онкологическое общество сделало первый шаг на пути создания интерактивных аналитических цифровых инструментов экспертизы для врачей! Мы верим, что совместными усилиями сможем сделать больше в борьбе с онкологическими заболеваниями. Следите за новостями развития виртуальной платформы по хештегу #КакНаЛадони P.s. а на графике представлена заболеваемость меланомой кожи у мужчин и женщин на 100К населения – линиями отдельно отмечена медианы по России для каждого пола. #КакНаЛадони#онкология#медицина#инновации#анализданных#onkografika#MOO