Немного базы Python. # 12 - Startswith и Endswith
- Использование метода Startswith
Допустим, ты хочешь получить все имена в списке, которые начинаются на
- Использование метода Endswith
Метод
👉 @PythonPortal #100daysofpython
startswith() и endswith() это строковые методы, которые возвращают True, если строка начинается или заканчивается указанным значением. Эти методы можно использовать в разных ситуациях, когда нужно проверить префикс или суффикс у строки. Они особенно полезны для фильтрации и задач валидации.- Использование метода Startswith
Допустим, ты хочешь получить все имена в списке, которые начинаются на
a. Вот как можно использовать startswith() для этого:list1 = ['lemon', 'Orange',
'apple', 'apricot']
new_list = [fruit for fruit in list1 if fruit.startswith('a')]
print(new_list)
['apple', 'apricot']
- Использование метода Endswith
Метод
endswith() можно использовать для валидации ввода пользователя. Например, если нужно проверить, что пользователь ввёл корректный Gmail-адрес, можно убедиться, что ввод заканчивается на gmail.com:user_input = input("Введите email-адрес: ")
if user_input.endswith("@gmail.com"):
print("Валидный email-адрес.")
else:
print("Невалидный email-адрес.")Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤15👍8🤔3🌭1
Оказалось, что история с покупкой доступа к якобы топовым моделям, а по факту к подменённым, наконец получила подтверждение в статье.
Исследователи провели аудит 17 сторонних API для LLM-агентов и выяснили:
• почти 46% endpoint'ов не проходят fingerprint-тесты
• API заявляет, что это GPT-5 или Gemini-2.5, а на бэкенде тихо подставлен GLM-4
• точность на медицинском бенчмарке падает с 83% до 37%
Эти фейковые API уже процитированы в 187 научных статьях, а некоторые связанные с ними проекты набрали почти 60 тысяч звёзд на GitHub.
И главная проблема тут в том, что научные выводы строятся на поддельных моделях.
Статья: https://arxiv.org/abs/2603.01919
👉 @PythonPortal
Исследователи провели аудит 17 сторонних API для LLM-агентов и выяснили:
• почти 46% endpoint'ов не проходят fingerprint-тесты
• API заявляет, что это GPT-5 или Gemini-2.5, а на бэкенде тихо подставлен GLM-4
• точность на медицинском бенчмарке падает с 83% до 37%
Эти фейковые API уже процитированы в 187 научных статьях, а некоторые связанные с ними проекты набрали почти 60 тысяч звёзд на GitHub.
И главная проблема тут в том, что научные выводы строятся на поддельных моделях.
Статья: https://arxiv.org/abs/2603.01919
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
arXiv.org
Real Money, Fake Models: Deceptive Model Claims in Shadow APIs
Access to frontier large language models (LLMs), such as GPT-5 and Gemini-2.5, is often hindered by high pricing, payment barriers, and regional restrictions. These limitations drive the...
🤯9👍1👀1