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 5 слични објави

Пребарај: #scala3

当前筛选 #scala3清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2847 · 05.08.2025 г., 12:04

#вакансии#dataengineer#Spark#Scala3#Jenkins Ищем Инженера по инфраструктуре на курс по Spark для действующих Data Engineer. О нас: Standard Data – проектируем и реализуем образовательные решения под заказ крупных компаний в сфере ИИ, дата инжиниринга и веб-разработки. Задача: Собрать Jupyter Notebook с ядром Scala, который может: • запускать код прямо из тетрадки, • обращаться к реальному Hadoop-кластеру (чтение, запись, обработка данных). Курс ведётся в формате: преподаватель идёт по тетрадке, рассказывает теорию и показывает практику на реальных данных в кластере. Формат занятости: проектная работа (один проект) Оплата: 50 000 ₽ Резюме и рекомендации можно кидать сюда: @KaterinkaGl

Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2991 · 20.10.2025 г., 13:16

#вакансии#dataengineer#Spark#Scala3#Jenkins#Senior Друзья, всем привет! Ищем Преподавателя для уроков и проверки задач на практический курс по разработке на Spark для действующих Data Engineer. О нас: Standard Data – проектируем и реализуем образовательные решения под заказ крупных компаний в сфере ИИ, дата инжиниринга и веб-разработки. Кого ищем: Преподавателя, которому интересно поучаствовать в качественном образовательном проекте. Что нужно делать: • Проводить занятия, обычно по выбранным (2-4) темам из всего курса. Занятия в формате вебинаров 2 раза в неделю по 2 часа. • Общаться в чате и отвечать на вопросы слушателей курса. • Проверять домашние задания и давать развернутую обратную связь слушателям. Что мы ждем от кандидата: • От 3 - 5 лет в роли DE, опыт оптимизации высоконагруженных приложений/ETL процессов; • Опыт работы со Scala 3; Spark; Kafka + Spark Structured Streaming; Hadoop; Oozie; Yarn. Что мы предлагаем: • Сумма оплаты возможна и больше, всё зависит от опыта, публикаций и результатов собеседования. • За проведение одного двухчасового занятия – 10т.р.-20т.р. в зависимости от вашего опыта. • За проверку ДЗ и итогового проекта – до 60т.р. в зависимости от количества человек в группе. Ждем тебя в нашей команде, пишите в тг, или сразу кидайте резюме: @Kate_HR_IT _____ За успешную рекомендацию по традиции бонус! Суммарно 15т.р.: при прохождении тестового 5 т.р., еще 10 т.р. после 2 месяцев хорошей работы. Если у Вас классный кандидат с большим опытом, то пишите в ЛС, согласуем другой бонус!

Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2789 · 26.06.2025 г., 16:01

#вакансии#dataengineer#Spark#Scala3#Jenkins#Senior Друзья, всем привет! Ищем Преподавателя уроков и задач на практический курс по разработке на Spark для действующих Data Engineer. О нас: Standard Data – проектируем и реализуем образовательные решения под заказ крупных компаний в сфере ИИ, дата инжиниринга и веб-разработки. Кого ищем: Преподавателя, которому интересно поучаствовать в качественном образовательном проекте. Что нужно делать: • Проводить занятия, обычно по выбранным (2-4) темам из всего курса. Занятия в формате вебинаров 2 раза в неделю по 2 часа. • Общаться в чате и отвечать на вопросы слушателей курса. Что мы ждем от кандидата: • более 5 лет в роли DE, опыт оптимизации высоконагруженных приложений/ETL процессов; • Опыт работы со Scala 3; Spark; Kafka + Spark Structured Streaming; Hadoop; Oozie; Yarn. Что мы предлагаем: • Сумма оплаты возможна и больше, всё зависит от опыта, публикаций и результатов собеседования. • За проведение одного двухчасового занятия – 10т.р.-20т.р. в зависимости от вашего опыта. Если у Вас классный кандидат с большим опытом, то пишите в ЛС, согласуем другой бонус! Ждем тебя в нашей команде, пишите в тг, или сразу кидайте резюме: t.me/KaterinkaGl

Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2695 · 25.04.2025 г., 07:51

#вакансии#dataengineer#Spark#Scala3#Jenkins#Senior Друзья, всем привет! Ищем авторов уроков и задач на практический курс по разработке на Spark для продвинутых Data Engineer. О нас: Standard Data – проектируем и реализуем образовательные решения под заказ крупных компаний в сфере ИИ, дата инжиниринга и веб-разработки. Кого ищем: Авторов уроков и задач, которым интересно сделать качественный образовательный продукт, решающий задачи нашей аудитории) Мы ожидаем от вас опыт работы со Spark для решения рабочих задач от 5 лет. Что нужно делать: • Разработка материалов: лекции, семинары, ДЗ, проекты по следующим темам: - Structured Streaming - Чтение потоков данных (Kafka, сокеты), - Реализация операций: трансформация потоков, фильтрация, агрегация и использование оконных функций. - Запись обработанных данных в разные целевые хранилища (файлы, базы данных). - Оптимизации: Checkpoints. Caching. Performance tuning. • Проводить занятия, по выбранным темам. Занятия в формате онлайн вебинаров 2 раза в неделю по 2 часа. Что мы ждем от кандидата: • более 5 лет в роли DE, опыт оптимизации высоконагруженных приложений/ETL процессов; • Опыт работы со Scala 3; Spark; Kafka + Spark Structured Streaming; Hadoop; Oozie; Yarn. Будет большим плюсом: Опыт в DevOps (Jenkins) и знание пакета MLib в Spark. Что мы предлагаем: • За разработку комплекта материалов к одной теме: лекция, семинар, тест, ДЗ – 30т.р.-50т.р. • Сумма оплаты возможна и больше, всё зависит от опыта, публикаций и результатов собеседования. • За проведение одного двухчасового занятия – 10т.р.-20т.р. в зависимости от вашего опыта. Ждем тебя в нашей команде, пишите в тг, или сразу кидайте резюме: t.me/KaterinkaGl

Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2541 · 05.02.2025 г., 07:46

#вакансии#dataengineer#Spark#Scala3#Jenkins#Senior Друзья, всем привет! Ищем авторов уроков и задач на практический курс по разработке на Spark для продвинутых Data Engineer. О нас: Standard Data – проектируем и реализуем образовательные решения под заказ крупных компаний в сфере ИИ, дата инжиниринга и веб-разработки. Кого ищем: Авторов уроков и задач, которым интересно сделать качественный образовательный продукт, решающий задачи нашей аудитории! Мы ожидаем от вас опыт работы со Spark для решения рабочих задач от 5 лет. Кроме того, важна готовность работать в команде, быть на связи и регулярно уделять 10+ часов в неделю. Что нужно делать: • Разработка материалов: лекции, семинары, ДЗ, проекты. • Проводить занятия, обычно по выбранным (2-4) темам из всего курса. Занятия в формате вебинаров 2 раза в неделю по 2 часа. • Прямо сейчас мы на стадии старта разработки курса, поэтому наиболее актуальна именно разработка материалов. Далее, примерно через 3 месяца уже проведение занятий (и далее продолжаем развивать этот курс). Что мы ждем от кандидата: • более 5 лет в роли DE, опыт оптимизации высоконагруженных приложений/ETL процессов; • Опыт работы со Scala 3; Spark; Kafka + Spark Structured Streaming; Hadoop; Oozie; Yarn. Будет большим плюсом: Опыт в DevOps (Jenkins) и знание пакета MLib в Spark. Что мы предлагаем: • За разработку комплекта материалов к одной теме: лекция, семинар, тест, ДЗ – 30т.р.-50т.р. • Сумма оплаты возможна и больше, всё зависит от опыта, публикаций и результатов собеседования. • За проведение одного двухчасового занятия – 10т.р.-20т.р. в зависимости от вашего опыта. Ждем тебя в нашей команде, пишите в тг, или сразу кидайте резюме: t.me/KaterinkaGl