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
🚀 Citigroup Economists Estimate Core PCE Monthly Increase at 0.3%
Citigroup economists have made a preliminary estimate that the core Personal Consumption Expenditures (PCE) index will show a monthly increase of 0.3%, based on today's Consumer Price Index (CPI) data. According to Jin10, this figure exceeds the Federal Reserve's target of a 2% year-over-year increase but is an improvement over the 0.4% rise recorded in February. The Citigroup team noted that they will need to consider Producer Price Index (PPI) data to make a more accurate prediction for the PCE.
#Citigroup#Economists#CorePCE#PersonalConsumptionExpenditures#CPI#FederalReserve#PPI#EconomicForecast
#Italia#Europee
Sono 16 i partiti ammessi alle elezioni europee, nessuna ha dovuto raccogliere le 150.000 firme necessarie, vediamoli insieme:
-#M5S
-#PD-#A1MDP-#DemoS
-#Lega-#MNS
-#FI (Insieme a #UdC-#MpA-#IDeA-#CP-#NPSI-#EpI-#RC-#PLI)
-#FdI (Insieme a #DI-#DiventeràBellissima)
-#LS (#SI-#PRC-#AET-#ÉViva)
-#EV (#FdV-#Possibile)
-#PiùE-#IiC (Insieme a #PSI-#PRI)
-#PdF-#AP
I partiti sottostanti sono stati ammessi anche senza avere né rappresentanza in parlamento né senza aver raccolto firme
-#PC (Partito Comunista)
-#CPI-#DU (CasaPound-Destre Unite)
-#FN (Forza Nuova)
-#PPI (Popolari Per l'Italia)
-#PPIT (Partito Pirata)
-#PAI (Partito Animalista Italiano)
-#PPA (Popolo Partite IVA)
Nelle tre regioni #ValleDAosta, #TrentinoAltoAdige e in #FVG troviamo diverse alleanze:
-#ApE con il PD (#UV-#UVP-#ALPE-#EPAV-#SA)
-#SVP-#PATT e #SSk con FI
-#LAltoAdigeNelCuore con FdI
-#VGV con #EV
-#TK con #PiùE
@NewsDalMondoo