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 2 слични објави

Пребарај: #vllm

当前筛选 #vllm清除筛选

Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #3075 · 17.12.2025 г., 15:00

Најди слично Погледај

#вакансия#mlops#engineer#llm#vllm#hugginface#rag#embeddings#k8s#docker#deckhouse#Langfuse#LlamaIndex#remote Вакансия: MLOps-инженер Компания: АО СимбирСофт Формат работы: удалёнка Занятость: полная занятость Ищем MLOps инженера в РФ 👨‍💻 🚀 Нам нужен инженер, готовый развивать инфраструктуру LLM-платформы. Твоими задачами станут поддержка и развитие сервисов для больших языковых моделей, интеграция инструментов, настройка мониторингов и обеспечение безопасности данных. 🔍 Опыт работы с: - Большими языковыми моделями (vLLM, TGI, Hugging Face) - Python (FastAPI, скрипты, CLI) - Архитектурой RAG и embedding-моделями - Prometheus/Grafana - Система аутентификации (Keycloak, JWT) - Kubernetes, Docker, CI/CD 💡 Будут полезны знания: - Deckhouse или других дистрибутивов Kubernetes - Langfuse, LlamaIndex, PostgreSQL Vector, Chroma - Принципов MLOps и интеграции сторонних API ✅Условия: - Удаленный формат работы. - Гибкое начало рабочего дня. - Широкий технологический стек, сотни проектов. Можно разрабатывать IT-решения для разных отраслей, пробовать новые технологии. - Помогаем прокачаться во всех интересующих направлениях: стать тимлидом, архитектором, разработчиком. - Имеем развитую систему наставничества, проходим сертификацию за счет компании, участвуем в конференциях. Активно обмениваемся опытом, проводим внутренние и внешние митапы, прокачиваем hard и soft skills. Присоединяйся к нам!✨ Если заинтересовала вакансия, буду рада обсудить в тг: https://t.me/gulnara_s28 ʕ ᵔᴥᵔ ʔ

Hashtags

#вакансия #mlops #engineer #llm #vllm #hugginface #rag #embeddings #k8s #docker #deckhouse #langfuse #llamaindex #remote

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15433 · 23.01.2026 г., 14:30

Најди слично Погледај

#python#deepseek#demo#easy#embedding#flask#gpt#huggingface_transformers#llm#mcp#multimodal#openai#qwen#rag#sentence_transformers#ui#vllm#vlm UltraRAG is a lightweight framework that makes building retrieval-augmented generation (RAG) systems simple and fast. It uses a low-code approach where you write just dozens of lines of YAML configuration instead of complex code to create sophisticated AI workflows with conditional logic and loops. The framework includes a visual development environment where you can drag-and-drop to build pipelines, adjust parameters in real-time, and instantly convert your logic into interactive chat applications. This means you can deploy powerful AI systems that ground answers in your own data—reducing hallucinations and improving accuracy—without needing extensive coding expertise or lengthy development cycles. https://github.com/OpenBMB/UltraRAG

Hashtags

#python #deepseek #demo #easy #embedding #flask #gpt #huggingface_transformers #llm #mcp #multimodal #openai #qwen #rag #sentence_transformers #ui #vllm #vlm