TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #83 · 11 мај

У строки в Python есть два очень похожих метода. На столько похожих что кажется они делают одно и тоже. Это метод isdigit() и isnumeric() Давайте посмотрим зачем нам два одинаковых метода? И так ли они одинаковы? Очевидно что isdigit() говорит нам, состоит ли строка только из чисел 0-9 >>> '12'.isdigit() True >>> '12x'.isdigit() False >>> '-12'.isdigit() False >>> '12.5'.isdigit() False Можно предположить что isnumeric() делает более глубокий анализ и распознаёт в строке float или отрицательное число. >>> '15'.isnumeric() True >>> '-15'.isnumeric() False >>> '15.2'.isnumeric() False Нет, всё так же как и с другим методом. В чем же тогда разница? Для начала посмотрим следующие примеры: >>> '5'.isdigit(), '5'.isnumeric() # Обычная цифра 5 # True, True >>> '꧕'.isdigit(), '꧕'.isnumeric() # Яванская 5 # True, True >>> '෩'.isdigit(), '෩'.isnumeric() # Синхала 3 # True, True >>> '৩'.isdigit(), '৩'.isnumeric() # Бенгальская 3 # True, True >>> '༣'.isdigit(), '༣'.isnumeric() # Тибетская 3 # True, True >>> '³'.isdigit(), '³'.isnumeric() # 3 верхний индекс (степень) # True, True >>> '𝟝'.isdigit(), '𝟝'.isnumeric() # Математическая двойная 5 # True, True >>> '๔'.isdigit(), '๔'.isnumeric() # Тайская 4 # True, True >>> '➑'.isdigit(), '➑'.isnumeric() # 8 в круге # True, True А теперь примеры в которых, по мнению Python, результаты не равны >>> '¾'.isdigit(), '¾'.isnumeric() # дробь три четверти # False, True >>> '⅕'.isdigit(), '⅕'.isnumeric() # дробь одна пятая # False, True >>> '𒐶'.isdigit(), '𒐶'.isnumeric() # клинопись 3 # False, True >>> '三'.isdigit(), '三'.isnumeric() # 3 из унифицированной идеограммы # False, True >>> '⑩'.isdigit(), '⑩'.isnumeric() # цифра 10 в круге # False, True >>> 'Ⅳ'.isdigit(), 'Ⅳ'.isnumeric() # Римская 4 # False, True >>> '𑇪'.isdigit(), '𑇪'.isnumeric() # Сенегальская архаическая 10 # False, True >>> '𐌢'.isdigit(), '𐌢'.isnumeric() # Этрусская цифра 10 # False, True >>> 'ↂ'.isdigit(), 'ↂ'.isnumeric() # Римская цифра 10000 # False, True >>> '〇'.isdigit(), '〇'.isnumeric() # Символ ККЯ ноль # False, True Получается, что isdigit() говорит нам, является ли символ десятичной цифрой или спецсимволом, имеющим цифирное значение после преобразования. В свою очередь isnumeric() включает все дополнительные символы юникода которые имеют отношения к числовым и цифровым представлениям. Ну и пара примеров в которых в обоих случаях символ не является числом, это эмодзи. >>> '🕙'.isdigit(), '🕙'.isnumeric() # эмодзи 10 часов # False, False >>> '7️⃣'.isdigit(), '7️⃣'.isnumeric() # эмодзи 7 # False, False Также есть еще один дополнительный и весьма полезный метод isdecimal(). Он нам сообщает, можно ли из указанного символа сделать простую десятичную цифру. То есть сработает ли метод int(x) >>> '෩'.isdecimal(), int('෩') # Синхала 3 # True, 3 >>> '➑'.isdecimal(), int('➑') # 8 в круге # False, ValueError Какие выводы? 🔸 При определении цифры в строке isdigit() подходит лучше чем isnumeric(), но оба не гарантируют успешную конвертацию в int 🔸 Для однозначного определения возможности преобразования строки в int лучше подходит метод isdecimal() 🔸 Для однозначного определения символов 0...9 лучше использовать regex Полный список символов юникода которые определяются как numeric #basic

Hashtags

Резултати

Пронајдени 7 слични објави

Пребарај: #bpf

当前筛选 #bpf清除筛选
AIGC

@aigcrubbish · Post #269 · 23.03.2026 г., 16:49

[$] Tracking when BPF programs may sleep BPF 程序可以在可休眠和不可休眠(原子)上下文中运行。目前,可休眠的 BPF 程序不允许进入原子上下文。Puranjay Mohan 提出了一个新的补丁集,旨在改变这一限制。该补丁集允许在可休眠上下文中调用的 BPF 程序临时获取锁,从而使程序过渡到原子上下文。然而,BPF 维护者 Alexei Starovoitov 对部分实现提出了异议。因此,该补丁能否被接受,取决于 Mohan 是否愿意并有能力解决这些问题。 原文链接:https://lwn.net/Articles/1062868/ #Linux内核#BPF#内核开发 #AIGC Read more

AIGC

@aigcrubbish · Post #217 · 26.02.2026 г., 01:38

[$] No hardware memory isolation for BPF programs BPF 程序目前缺乏硬件内存隔离。Yeoreum Yun 在 2 月 12 日提出了一项改进建议,希望利用内存保护密钥来防止 BPF 程序未经授权访问内存。他本想在 5 月的 Linux 存储、文件系统、内存管理和 BPF 峰会上讨论此议题,但由于缺乏关注,这不太可能实现。Yun 还有一个实现了部分提议的补丁集,但尚未在邮件列表中分享。以目前的形式,他的提议似乎不太可能被接受。不过,内核过去在经历大量讨论后,也曾添加过基于硬件的加固选项。 原文链接:https://lwn.net/Articles/1059218/ #Linux#内核安全#BPF#内存管理 #AIGC Read more

AIGC

@aigcrubbish · Post #108 · 19.12.2025 г., 16:03

[$] A visualizer for BPF program state BPF 验证器非常复杂,它需要检查 BPF 程序执行可能经过的每一条路径。其判断程序是否安全是基于程序的整个生命周期,而非简单的局部因素,这意味着验证失败的原因并不总是显而易见的。 在 2025 年东京 Linux Plumbers 大会上,Ihor Solodrai 和 Jordan Rome 介绍了他们正在构建的 **BPF 验证器可视化工具**。该工具旨在让诊断验证失败的过程变得更加容易。 通过这个可视化工具,开发者可以更直观地理解验证器的内部状态和决策过程,从而更快地定位和修复 BPF 程序中的问题。 原文链接:https://lwn.net/Articles/1050585/ 相关资源:演示文稿 | 项目仓库 #Linux#BPF#内核开发#调试工具 #AIGC Read more

AIGC

@aigcrubbish · Post #158 · 27.01.2026 г., 17:06

[$] Implicit arguments for BPF kfuncs Linux 内核的 kfunc 机制允许 BPF 程序直接调用内核函数。目前内核中有超过 300 个 kfunc,功能涵盖字符串处理(如 `bpf_strnlen()`)到自定义调度器(如 `scx_bpf_kick_cpu()`)等。 有时,这些 kfunc 需要访问 BPF 程序无法直接获取的上下文信息,因此无法通过参数传递。Ihor Solodrai 提交的“隐式参数”补丁集旨在解决这个问题,它允许 kfunc 隐式地接收额外的上下文参数。 原文链接:https://lwn.net/Articles/1055559/ #Linux#内核#BPF#kfunc #AIGC Read more

AIGC

@aigcrubbish · Post #257 · 19.03.2026 г., 01:29

[$] BPF comes to io_uring at last Linux 内核的异步 I/O 接口 io_uring 通过两个共享环形缓冲区与用户空间通信:提交队列用于发送请求,完成队列则存放结果。尽管共享内存减少了大量开销,但内核仍需切换至用户空间以处理完成事件并提交后续工作,这仍会产生开销。 Pavel Begunkov 提交的补丁集旨在最小化这一开销。它允许开发者使用 BPF 程序扩展 io_uring 的事件循环,使程序能直接响应完成事件并提交后续工作项,无需切换至用户空间。该补丁集已开发很长时间,现已被内核社区接受。 这一改进将进一步提升 io_uring 的高性能 I/O 处理能力。 原文链接:https://lwn.net/Articles/1062286/ #Linux#内核#io_uring#BPF#性能优化 #AIGC Read more

AIGC

@aigcrubbish · Post #166 · 29.01.2026 г., 16:39

[$] Sub-schedulers for sched_ext 可扩展调度类(sched_ext)允许安装由 BPF 程序构建的自定义 CPU 调度器。它被合并到 6.12 内核版本中,使内核摆脱了此前“一个调度器适应所有场景”的模式;现在任何系统都可以拥有针对其工作负载优化的专属调度器。然而,在单个机器内部,目前仍然是“一个调度器适应所有场景”:整个系统只能加载一个调度器。Tejun Heo 提出的 sched_ext 子调度器补丁系列旨在改变这一状况,允许在单个系统上运行多个 CPU 调度器。 原文链接:https://lwn.net/Articles/1056014/ #Linux#内核#调度器#BPF#sched_ext #AIGC Read more

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15415 · 15.01.2026 г., 12:30

#go#bpf#cncf#cni#containers#ebpf#k8s#kernel#kubernetes#kubernetes_networking#loadbalancing#monitoring#networking#observability#security#troubleshooting#xdp Cilium is an eBPF-based tool for Kubernetes that delivers fast networking, deep visibility, and strong security. It creates simple Layer 3 networks across clusters, handles load balancing to replace kube-proxy, enforces identity-based policies from L3 to L7 (like HTTP or DNS rules), supports service mesh with encryption, and offers Hubble for real-time traffic monitoring. Stable versions like v1.18.6 run on AMD64/AArch64. You gain scalable performance, easier policy management without IP hassles, better troubleshooting, and higher efficiency for large cloud-native apps, cutting costs and boosting reliability. https://github.com/cilium/cilium