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 1 слични објави

Пребарај: #meltano

当前筛选 #meltano清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2660 · 11.04.2025 г., 09:35

#ВакансияData Engineer #Meltano#PostgreSQL#Mongodb#Elasticsearch Формат: Удаленный / Гибрид Вилка: от 180 000 рублей до 250 000 рублей net Локация: РФ Привет! 🙂 Меня зовут Евгения и я HR бизнес-партнер в компании Aplaut. Мы - продуктовая MarTech компания для eCommerce, лидер на Российском рынке среди сервисов по управлению UGC. Наши клиенты входят в топ-100 отечественного eCommerce: Спортмастер, Лемана Про (Леруа Мерлен), Эльдорадо, Ситилинк и т.д. Сейчас ищем крутого Data Engineer для нашей продуктовой команды. Твоя задача – совместно с DevOps и аналитиком развивать и совершенствовать архитектуру Data Lake и DWH, создавать и оптимизировать ETL/ELT пайплайны и обеспечивать корректную интеграцию данных из различных источников. Ты активно будешь взаимодействовать с разработчиками, менеджером продукта и своим главным боссом - Техническим директором. Мы работаем по Scrum — у нас короткие спринты, четкие приоритеты и минимум встреч. Задачи: - Разрабатывать, оптимизировать и поддерживать ETL/ELT-процессы на базе Meltano. - Интегрировать данные из REST API, баз данных, файловых хранилищ. - Разрабатывать и поддерживать кастомные Meltano taps и targets. - Работать с PostgreSQL, Mongodb, Elasticsearch и другими хранилищами. - Автоматизировать обработку данных с использованием Dagster. - Оптимизировать производительность data pipelines. - Обеспечивать контроль качества данных, работать с метриками и мониторингом. Мы ждем, что у тебя: - Опыт работы Data Engineer от 2 лет. - Уверенные знания Python и его экосистемы для работы с данными (pandas, SQLAlchemy, requests). - Опыт работы с Meltano (настройка, разработка кастомных taps/targets, интеграция). - Опыт работы с dbt. - Знание SQL и реляционных баз данных (PostgreSQL, MySQL). - Опыт работы с облачными платформами. - Опыт работы с Dagster (настройка и оркестрация data pipelines). - Опыт работы с форматами данных (JSON/Parquet/ Avro/CSV). - Уверенные знания Docker. Как плюс: - Опыт работы с Kafka. - Опыт построения data lake и dwh архитектур. Почему мы? - Мы работаем над собственными продуктами небольшой командой и являемся лидером рынка в сегменте UGC. - У нас прозрачные бизнес-процессы, отсутствие микроменеджмента, минимум бюрократии и свобода в принятии решений. - Ты быстро увидишь результаты своей работы, в отличии от корпораций. - Стремимся к достижению амбициозных целей. Что мы предлагаем: - Аккредитованная ИТ компания. - Официальное оформление по ТК с первого дня, есть возможность оформления как самозанятый. - Гибкий график работы. - Удаленный формат работы для сотрудников из регионов и гибрид для сотрудников из Москвы. - Уютный лофт-офис в 5 минутах пешком от метро Электрозаводская. - Финансирование обучения для сотрудников и профессиональная литература за счет компании. - Возможность использовать sick day вместо больничного 5 дней в году. - Лучшая команда, которая всегда придет на помощь. - Насыщенная корпоративная жизнь. Для связи: @Evgenika_hr