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: #touchdesigner

当前筛选 #touchdesigner清除筛选

#TouchDesigner, #TD Моя мечта и цель создать инструмент для проектирования искусственных нервных схем подобно той которую можно увидеть в фильме "Ева: Искусственный разум". В фильме инженер по искусственному интеллекту используя придуманный шоураннерами редактор настройки ИИ, в основе которого граф вершины которого отражают различные психические качества и их настройки: любопытство, настойчивость, привязанность и т.д. Подобно этому в моём воображении формируется редактор в котором возможно настраивать различные области мозга и связи между ними: облсти коры, мозжечка, ментальная карта таламуса, центры потребностей и удовольствия. В поисках интерфейсных решений я наткнулся на TouchDesigner (TD), это программа для дизайнеров благодаря ей создаются различные крутые инсталляции, где требуйся динамика. Её особенность программирование с помощью специальных нод и организации связей между ними, внутри ноды может быть код или заранее подготовленный алгоритм. TD отвечает главному моему принципу - это визуализация и наглядность. Внутри каждой ноды есть отображение того, что происходит внутри неё. И конечно это работа в реалтайме, пришло врем решать задачи в реалтайме... Конечно, TD это не создан для задач машинного обучения, в нём есть некоторые ограничения для моей работы, но это будет некий прототип, где я отработаю некоторые механики. Здесь есть ноды GLSL, а значит быстрые вычисления на GPU, есть нода python и сила numpy. Во первых, я переношу некоторые свои алгоритмы в TD, пока только в начале. Это послужит началом и прообразом инструмента к которому я стремлюсь, таким же удобным и доступным как TD. Возможно сочетание с тем, что я делал в CogFLUX (https://belkinandrey.github.io/), базовые безусловные рефлексы возможно настроить на нейронах, а когнитивные вычисления на нодах более высокого порядка с заготовленными алгоритмами. Причем всё может работать совместно. Под хэштегом #TouchDesigner и #TD буду выкладывать этот прогресс. Сейчас на видео самый простой алгоритм кластеризации из статьи https://habr.com/ru/articles/709350/