Регулярные выражения иногда могут быть просто монструозными. Выглядеть это может крайне запутанно. Сами регэкспы и без того история непростая, а когда это длинный паттерн на несколько десятков знаков, разобрать там что-либо становится не просто.
Но на помощь приходит Python и его стремление сделать нашу жизнь проще!
В функциях регулярок можно после паттерна указывать флаги, один из которых позволяет писать паттерны более свободно. А именно, добавлять пробелы и переносы, которые будут игнорированы. В результате мы можем разбить паттерн на строки и добавить комментов.
Чтобы это сработало нужно добавить флаг re.VERBOSE. Пробелы в паттерне теперь следует указывать явно спец символами.
Согласитесь, что даже с именованными группами а таком виде регэкспа выглядит вполне сносно 😉.
#tricks#regex
Совсем лайтовая статья для новичков "10 главных конструкций языка R".
Содержание:
- Комментарии
- Переменные и векторы
- Внешние модули
- Ввод и вывод
- Присваивание и сравнение
- Условный оператор if
- Цикл for
- Функции
- Классы, методы и объекты
#статьи
#easy
#Easy#Credit#T#i#ch#nh#s
Join the Easy Credit - Tài chính số beta on ✈️#TestFlight
🔗 Link: https://testflight.apple.com/join/B8XYxOWV
Shared by Dimitri
#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