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: #privacyprotection

当前筛选 #privacyprotection清除筛选
AI & Law

@ai_and_law · Post #27 · 14.06.2023 г., 07:04

Balancing AI regulation and copyright protection: lessons from China's Generative AI Law Kris Shrishak, Senior Fellow at the Irish Council for Civil Liberties, urges the EU to take inspiration from China's draft law on generative AI. Shrishak highlights the EU's progress in regulating AI while underscoring its oversight in addressing the use of copyrighted material. China's draft law stands out for its explicit prohibition of unconsented use of copyright-protected content and personal data for training AI models. Shrishak points out that while the EU has taken steps to address AI risks, it primarily relies on self-assessments by AI developers rather than robust third-party assessments. This approach could potentially lead to enforcement challenges, as seen with the General Data Protection Regulation (GDPR). Learning from China's draft law, the EU can enhance its AI Act by incorporating stricter provisions against unconsented use of copyrighted content and personal data. Implementing third-party assessments and robust enforcement mechanisms will bolster intellectual property rights and privacy protection. #AIRegulation#CopyrightProtection#GenerativeAI#EU#China#DataProtection#Ethics#AIAct#Enforcement#PrivacyProtection