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
#TTD
1️⃣ Сильно просела бумага в последнее время - но сейчас мы на мощную поддержку пришли. Есть шанс на разворот в этой точке.
2️⃣ Сейчас компания оценена по самым нижним таргетам на рынке.
3️⃣ При этом потоки основные немного замедлились, но продолжают рост.
*Не является инвест рекомендацией.
#TTD🔴 -30%
⚡️Сегодня жёстко рухнул после отчёта The Trade Desk.
👉 Отчёт оказался двойственным. С одной стороны, The Trade Desk продемонстрировала рекордные показатели выручки и масштабирование бизнеса, что говорит о долгосрочном потенциале.
👉 С другой стороны, впервые за 33 квартала компания не смогла оправдать собственные ожидания.
Руководство объяснило это серией мелких ошибок в исполнении, задержками в запуске новой технологической платформы (Kokai) и ростом операционных расходов, связанным с масштабной реорганизацией.
🔴Эти краткосрочные трудности подорвали доверие инвесторов, и акции упали примерно на 30%.
👉 Рынок отреагировал негативно, опасаясь, что структурные и операционные проблемы могут замедлить темпы роста в ближайшей перспективе, несмотря на хорошие долгосрочные прогнозы.
🤔 Моё мнение: у компании хорошие потоки, но завышена стоимость + отсутствует полноценный байбэк, который может тащить вверх даже на негативе.
❓Но мне кажется, что ещё один хай они сделают - а Вы согласны? Если нет - то почему? 👇
🇺🇸#TTD#research
The Trade Desk – это американская технологическая компания, специализирующаяся на программном управлении закупками цифровой рекламы. Иными словами, она предоставляет рекламодателям платформу для автоматизированного, в режиме реального времени, выбора и покупки рекламного инвентаря.
⚡️ В последнее время мы увидели быстрое и глубокое снижение цены - в пределах 60% от максимума. Причём исторически, такое снижение давало неплохую точку для среднесрочного входа в позицию.
Написал большой обзор на акцию: род деятельности, положение на рынке, почему упала и что говорят аналитики о ней сейчас? А также оценил финансовое состояние, провёл технический анализ цены и принял решение. Кому всё это интересно - тут:
📌 ЧИТАТЬ СТАТЬЮ (подписка)
#ADBE#ACN#NVO#VRTX#TTD
👆 Это мои последние 5 покупок в инвест портфель.
Давайте откроем форум в комментариях: скидывайте свои 5 последних покупок или продаж (сделок) - может кто найдёт интересные идеи
😁👇