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: #tradingdynamics

当前筛选 #tradingdynamics清除筛选
Crypto M - Crypto News

@CryptoM · Post #65372 · 13.04.2026 г., 02:55

🚀 Asian Markets Show Resilience Amid Geopolitical Tensions Asian stock markets continued their 'low open-recovery' trend on April 13, with Japan's Nikkei 225 and South Korea's KOSPI initially experiencing significant declines before quickly narrowing their losses. According to BlockBeats, this pattern reflects a decreasing sensitivity to geopolitical conflicts, such as the ongoing tensions involving Iran. Since the escalation of the Iran conflict, the market's Monday corrections have shown a consistent reduction in magnitude, moving from near double-digit losses to more moderate adjustments. This indicates a diminishing impact of geopolitical shocks on market sentiment. In trading dynamics, the 'Trump model' is being systematically priced in. This involves creating uncertainty through policy signals or strong statements during the week, followed by a softening stance or 'victory' outcomes over the weekend, which helps to restore expectations and drive a rebound in risk assets. As this framework is repeatedly validated, investors' willingness to trade on early-week volatility has decreased, leading to reduced selling pressure and a convergence in volatility patterns. #AsianMarkets#GeopoliticalTensions#Nikkei225#KOSPI#IranConflict#MarketResilience#TrumpModel#Volatility#RiskAssets#MarketSentiment#TradingDynamics#InvestorBehavior