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: #pipelines

当前筛选 #pipelines清除筛选

Международное судоходство

@shipping00 · Post #44918 · 04.03.2026 г., 07:04

Најди слично Погледај

🚢Saipem получила контракт на строительство офшорного трубопровода в Саудовской Аравии. Итальянская Saipem заключила новый контракт с Aramco в рамках действующего долгосрочного соглашения. Стоимость проекта оценивается примерно в $500 млн. Работы будут выполнены на месторождении Safaniya — одном из крупнейших офшорных нефтяных активов в мире. Контракт предусматривает проектирование, закупку, строительство и установку магистрального трубопровода диаметром 48 дюймов. Общая протяжённость составит около 65 км офшорной и 12 км наземной инфраструктуры, включая сопутствующие подводные объекты. Морская фаза будет реализована с использованием строительных судов Saipem, уже размещённых в регионе. Изготовление конструкций запланировано на верфи Saipem Taqa Al-Rushaid Fabricators в Даммаме с привлечением локальных инженерных ресурсов. Проект подтверждает устойчивость капитальных вложений в сегмент разведки и добычи в регионе Персидского залива и укрепляет позиции Saipem как одного из ключевых подрядчиков в офшорном строительстве на Ближнем Востоке. 📌Saipem S.p.A. — итальянская инжиниринговая и офшорная компания, основанная в 1957 году. Специализируется на EPC-проектах в нефтегазовом секторе. Акции компании обращаются на Миланской фондовой бирже; структура собственности включает институциональных инвесторов и итальянские финансовые структуры. #Offshore#Pipelines#SaudiArabia#Saipem#EnergyProjects

Hashtags

#offshore #pipelines #saudiarabia #saipem #energyprojects

djangoproject

@djangoproject · Post #420 · 21.08.2017 г., 10:36

Најди слично Погледај

https://alysivji.github.io/mongodb-pipelines-in-scrapy.html #Scraping Websites into #MongoDB using Scrapy #Pipelines Summary Discuss advantages of using Scrapy framework Create #Reddit spider and scrape top posts from list of subreddits Implement Scrapy pipeline to send scraped data into MongoDB Sure, we could hack together a solution using #Requests and #Beautiful_Soup (bs4), but if we ever wanted to add features like following next page links or creating data validation pipelines, we would have to do a lot more work.

Hashtags

#scraping #mongodb #pipelines #reddit #requests #beautiful_soup

Repositorio data science

@repo_science · Post #3078 · 18.04.2023 г., 15:54

Најди слично Погледај

#analysis#AWS#Databases#ETL#MongoDB#pipelines#RDS#S3#Scala#Spark#SQL ⚙️ 50 HOURS OF BIG DATA, PYSPARK, AWS, SCALA, AND SCRAPING (2022) 🌐 Inglés ⚖️17.03GB 🔗Link ----- Canal principal:@repo_science Cupones: @freecoupons_reposcience -----

Hashtags

#analysis #aws #databases #etl #mongodb #pipelines #rds #s3 #scala #spark #sql