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
Qalblar yanada taskin topdi, ahir oshiqlar o'lmas!
Fotih Dumanning kitoblari yaxshi chiqdi, "Sir" kitobini 2 kunda o'qib tugatdim, bundan avval "Men" kitobini mutolaa qilgan edik.
🤫 Ushbu kitobga o'lim haqida Sir berkitilgan ekan, men uni anglab yetdim, Sizga ham o'qishni tavsiya etaman, zero, ancha sirlardan xabar topasiz.
#Sir
@isakovxusniddin
#SIR#Facts@ssbclear
🗳Massive Drop in 'Zero Ineligible Voter' Polling Stations in Bengal
- The number of polling stations in West Bengal with zero ineligible voters plummeted from 2,208 to just 7 after Election Commission scrutiny.
- Districts like South 24 Parganas, Purulia, and Malda, which previously had hundreds of such booths, now report only one or two each.
- Over 50 lakh electors have been flagged as dead, duplicate, shifted, or untraceable.
- Around 98.84% of enumeration forms have been digitised from 7.6 crore registered voters.
- A new software, Demographic Similar Entries, helped detect 1.22 lakh ineligible names so far.
- Legal action is promised against Booth Level Officers if deliberate errors are found.
- These reforms come ahead of West Bengal’s upcoming elections next year.