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: #slvon

当前筛选 #slvon清除筛选
CryptoBull_360™

@cryptobull_360 · Post #48386 · 16.02.2026 г., 08:52

OI Gainers (4h) 1. #SIREN 37.59M 90.08% 2. #SHELL 4.35M 56.33% 3. #GOLD 7.93M 41.49% 4. #INIT 52.29M 33.60% 5. #PTB 10.62M 27.14% 6. #PLTRX 1.75M 24.58% 7. #ACE 5.99M 20.19% 8. #TNSR 9.48M 20.09% 9. #YZY 1.93M 15.48% 10. #MUBARAK 9.68M 15.26% OI Losers (4h) 1. #VVV 47.8M -16.98% 2. #WAVES 5.81M -16.60% 3. #SLVON 1.49M -15.45% 4. #DIA 1.63M -14.71% 5. #1000CAT 1.66M -13.73% 6. #FHE 14.78M -12.95% 7. #MONAD 1.91M -10.70% 8. #SCRT 3.41M -10.67% 9. #VANRY 5.31M -9.46% 10. #OWL 1.65M -9.27%