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
• Очень интересное исследование про различного рода уязвимости, которые можно реализовать через SIM-карту. Даже примеры кода есть... А еще авторы собрали интересную тулзу для эмуляции SIM-карт, которая может быть интегрирована в различные устройства для тестирования и исследований.
➡️ Исследование: https://www.usenix.org/
➡️ GitHub: https://github.com/tomasz-lisowski/simurai
➡️ Материал в формате видео: https://youtu.be/3_R9P--ksE4
#SIM#ИБ
❌С 18 ноября SIM-карты мошенников начнут блокировать
Напомним, что операторы будут блокировать подозрительные номера в течение 2-х рабочих дней после получения жалобы или выявления мошеннических действий через антифрод-системы, интегрированные с антифрод-центром Национального банка.
При подтверждении подозрений о том, что с использованием номера велись мошеннические действия, оператор временно блокирует его и сообщает об этом в антифрод-центр. В случае, если информация о мошенничестве не подтвердится, оператор должен в течение двух дней уведомить об этом Нацбанк.
Это мера для борьбы с телефонным мошенничеством. Будем следить за тем, будут ли появляться жалобы на некорректные блокировки номеров 👀
#SIM#мошенничество#новости#Казахстан
📷BlueScreen | Digital Kazakhstan
Проверьте, на кого оформлен ваш мобильный номер. Даже если пользуетесь им уже много лет:
https://blog.antiphish.ru/all/your-number/
#мошенничество#номер#SIM
📱eSIM в Беларуси: пластик уходит в прошлое?..
Число пользователей цифровых SIM-карт растет. Только у МТС количество пользователей цифровых SIM-карт за год выросло более чем на 30%.
🤳Кто в тренде?
▫️ Пользователи в возрасте 31-40 лет
▫️ Владельцы iPhone (лидер – 15 модель), Samsung и Xiaomi
📶 Пользователи eSIM более активные в сети: потребляют на 14% больше трафика в сравнении со среднестатистическим абонентом.
Справочно: eSIM — это встроенный в смартфон модуль идентификации абонента, цифровая альтернатива классической SIM-карте. Данные eSIM загружаются на устройство с помощью QR-кода и содержат все необходимые параметры для подключения к сети. Подключить eSIM можно у всех мобильных операторов.
#мобильнаясвязь#SIM#eSIM#мтс