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: #superelnino

当前筛选 #superelnino清除筛选

#ElNino#SuperElNino#ClimateChange#WeatherAnomalies#GlobalWarming#climate#destruction#anomaly#climatecrisis#weather 🌍 Изменение климата делает супер-Эль-Ниньо 2026–2027 годов иным: планета теперь теплее 🌡️ Климатологи предупреждают, что предстоящее событие супер-Эль-Ниньо 2026–2027 годов будет значительно отличаться от предыдущих мощных эпизодов в 2015–2016 годах, 1997–1998 годах и 1982–1983 годах. 🌊 Основная причина — глобальное потепление. Фоновые температуры поверхности моря в тропической части Тихого океана теперь заметно выше, чем они были несколько десятилетий назад. Это усиливает конвекцию и грозовую активность над океаном. ⚡ Грозовая активность в Тихом океане во многом определяет, как Эль-Ниньо влияет на глобальные погодные условия — включая распределение осадков, засухи, наводнения, ураганы и волны тепла по всему миру. 🔥 Ситуация показывает, как климатический кризис меняет даже хорошо известные природные явления, делая их более интенсивными и непредсказуемыми. 📎 Источник: Бен Нолл (NOAA) и климатические модели ECMWF