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

Hashtags

#tricks #regex

Резултати

Пронајдени 3 слични објави

Пребарај: #pfp

当前筛选 #pfp清除筛选

Orizzonti Politici

@orizzontipolitici · Post #408 · 12.01.2020 г., 16:47

Најди слично Погледај

Le elezioni della Repubblica di Cina (ROC), meglio nota come Taiwan, hanno parlato chiaro. I due principali candidati Presidente a raccogliere più voti sono entrambi democratici e avversi alla Repubblica Popolare Cinese (PRC) A vincere è infatti il primo Presidente donna dell'isola, Tsai Ing-wen (#DPP), che conquista il suo secondo mandato con oltre il 57% dei voti. Ma anche il secondo arrivato (38.6%) proviene dal #KMT, lo storico partito nazionalista cinese. Il candidato filo-Beijing, James Soong (#PFP), si ferma a poco più del 4%. Una chiara indicazione della volontà dei cittadini di Taiwan, che renderà ancora più duro l'atteggiamento di Xi Jinping, per il quale la riunificazione con Taiwan è uno dei principali obiettivi programmatici

Hashtags

#dpp #kmt #pfp

Ultimora.net - POLITICS

@UltimoraPOlitics · Post #38891 · 09.05.2022 г., 13:50

Најди слично Погледај

#Elezioni#Filippine#Presidenziali 61% scrutinato: Bongbong #Marcos (#PFP|Centro-destra federalista): 59,8% Leni #Robredo (app. #LP|Centro): 28,3% Manny "PacMan" #Pacquiao (#PROMDI|Centro-sinistra federalista): 5,3% Isko #Moreno (#Aksyon|Centro-sinistra): 4% Panfilo "Ping" #Lacson: 1,9% Faisal #Mangondato (#Katipunan|Federalisti): 0,2% Ernesto "Ernie" #Abella: 0,2% Leody "Ka Leody" #deGuzman (#PLM|Sinistra): 0,2% Norberto #Gonzales (#PDSP|Centro-sinistra federalista): 0,1% @UltimoraPolitics

Hashtags

#elezioni #filippine #presidenziali #marcos #pfp #robredo #lp #pacquiao #promdi #moreno #aksyon #lacson #mangondato #katipunan #abella #deguzman #plm #gonzales #pdsp

Ultimora.net - POLITICS

@UltimoraPOlitics · Post #38888 · 09.05.2022 г., 13:21

Најди слично Погледај

#Elezioni#Filippine#Presidenziali 47% scrutinato: Bongbong #Marcos (#PFP|Centro-destra federalista): 59,8% Leni #Robredo (app. #LP|Centro): 28,4% Manny "PacMan" #Pacquiao (#PROMDI|Centro-sinistra federalista): 4,9% Isko #Moreno (#Aksyon|Centro-sinistra): 4,1% Panfilo "Ping" #Lacson: 2% Faisal #Mangondato (#Katipunan|Federalisti): 0,2% Ernesto "Ernie" #Abella: 0,2% Leody "Ka Leody" #deGuzman (#PLM|Sinistra): 0,2% Norberto #Gonzales (#PDSP|Centro-sinistra federalista): 0,1% @UltimoraPolitics

Hashtags

#elezioni #filippine #presidenziali #marcos #pfp #robredo #lp #pacquiao #promdi #moreno #aksyon #lacson #mangondato #katipunan #abella #deguzman #plm #gonzales #pdsp