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

Hashtags

#tricks #regex

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #timecycles

当前筛选 #timecycles清除筛选

PRICE ACTION EXPERT

@priceactionexpert · Post #7666 · 04.08.2024 г., 09:53

Најди слично Погледај

https://x.com/priceactiongann/status/1820035146722189673 #nifty#gann Most Important: 17568/108=162.6666 its same as 1.62 = 1.618 or same Nifty high is connected to this cycle in time from nifty low March 24, 2020 to December 1 ,2020 =668 bars or trading days 668x1.618= 1080.1 or 1081 perfect high to all time high august 1. #timecycles Dec 1 there was high clean on top, (important for future also) 666 is very important as 1080/666=1.62 Nifty strongly works on 432 between 20 square 400 to 21 square 441 any markets u can see high or low there 555,666,777 (check these cycle in nifty it should give nice high and lows) also its midpoints. 400 to 441 (144 reverse is 441) 12 square and 21 square) 576 (23 and 24 square) 576/2 =288 (2x144) #numerology cycles of 108,144,216,270,288,432 previous time cycle dates i have posted which clearly shows the above cycles on charts which i used to find the august 1 and 2 date! #time 432/1.618 =266.99 (tunnel book cycle number 266) 270 is closely relate to 90. 267/2 =134 around and if u divide 267/1.618 = 165 432 #price In any circle or square half is very important gann also did that 1/2 ,1/4,1/8 1080/2=720 1080/4=270 1080/8=135 (from #nifty50 chart) hidden cycle: 555+165=720(half of 144) so from any high directly it gives numbers sometimes u have to add the waves to get the numbers and its vibrational cycles which are hidden hidden cycle: 113 square and 75 square =18,394 sqrt(18394)= 135.62 (135x2=270) hidden cycle: 122+148=270 SQUARE (122) + SQUARE (148) =36,788 sqrt(36788) =191 almost. high of nifty (chart see) #financialastrology#astrology#astronomy Many more are there these are just few examples. study again and again and practice more! if found helpful do like, comment and repost more! #stocks#stockmarket#stockmarketcrash#economy#trading#priceaction https://x.com/priceactiongann/status/1820035146722189673

Hashtags

#nifty #gann #timecycles #numerology #time #price #nifty50 #financialastrology #astrology #astronomy #stocks #stockmarket #stockmarketcrash #economy #trading #priceaction