Модуль slugify

Слаг это упрощенная версия заголовка или названия, в которой специальные символы заменяются на дефисы (-), а все буквы становятся строчными. Например, заголовок "Как создать слаг в Python!" превращается в "kak-sozdat-slag-v-python"

Слаг представляет собой дружественный и понятный формат строки, который обычно используется в URL для идентификации ресурса.

from slugify import slugify

title = "Пример поста о создании слагов"
slug = slugify(title)
print(slug)  # вывод: primer-posta-o-sozdanii-slagov

🔸Строка преобразуется в нижний регистр.
🔸Удаляются специальные символы и пробелы, заменяясь на дефисы.
🔸Результат получается коротким и удобным для чтения.

Установка библиотеки:

pip install python-slugify

👉 @PythonPortal

Обычный день из жизни продакт менеджера 🥸

👉 @PythonPortal

Сохраняй себе эту библиотеку Python

Если вы до сих пор пикселизируете важную информацию на картинках, тогда Depix идёт к вам

Depix восстанавливает такие надписи. Работает он с довольно примитивной пикселизацией, но всё равно хорош 😁

Как установить:

git clone https://github.com/spipm/Depixelization_poc.git
cd Depixelization_poc

Как пользоваться:

Запусти скрипт и укажи путь к своему пикселизированному изображению:

python3 depix.py -p [ПУТЬ_К_ИЗОБРАЖЕНИЮ] -s images/searchimages/[ТВОЕ_ИЗОБРАЖЕНИЕ].png

Хочешь визуально убедиться, как Depix определяет пиксельные блоки? Воспользуйся вспомогательным инструментом:

python3 tool_show_boxes.py -p [ПУТЬ_К_ИЗОБРАЖЕНИЮ] -s images/searchimages/[ТВОЕ_ИЗОБРАЖЕНИЕ].png

👉 @PythonPortal

Осторожно, не травмируйте зумеров

👉 @PythonPortal

Делюсь с вами очень полезной шпаргалкой — типы импорта и их отличия

И да, ставь лайк, если пригодится 🥸

👉 @PythonPortal

Регулярные выражения в python

Регулярные выражения (regex) в Python используются для поиска, соответствия и манипулирования строками на основе шаблонов. В Python регулярные выражения реализованы в модуле re

Основные функции модуля re:

🔸re.match(): Проверяет, соответствует ли начало строки заданному шаблону.
🔸re.search(): Ищет шаблон в строке и возвращает первый найденный совпадающий объект.
🔸re.findall(): Находит все совпадения шаблона в строке и возвращает их в виде списка.
🔸re.finditer(): Находит все совпадения шаблона и возвращает их в виде итератора.
🔸re.sub(): Заменяет все совпадения шаблона на заданную строку.
🔸re.split(): Разделяет строку по заданному шаблону.

Примеры использования:

import re

# Пример строки
text = "The rain in Spain falls mainly in the plain."

# 1. re.match()
match = re.match(r'The', text)
if match:
    print("Match found:", match.group())
else:
    print("No match found")

# 2. re.search()
search = re.search(r'rain', text)
if search:
    print("Search found:", search.group())
else:
    print("No search found")

# 3. re.findall()
findall = re.findall(r'in', text)
print("Findall results:", findall)

# 4. re.finditer()
finditer = re.finditer(r'in', text)
for match in finditer:
    print("Finditer match:", match.group(), "at position", match.start())

# 5. re.sub()
substitute = re.sub(r'rain', 'snow', text)
print("Substitute result:", substitute)

# 6. re.split()
split = re.split(r'\s', text)
print("Split result:", split)

Объяснение примера:

> re.match(r'The', text): Проверяет, начинается ли строка text с "The".
> re.search(r'rain', text): Ищет первое вхождение "rain" в строке text.
> re.findall(r'in', text): Находит все вхождения "in" в строке text.
> re.finditer(r'in', text): Возвращает итератор, который перебирает все вхождения "in" в строке text.
> re.sub(r'rain', 'snow', text): Заменяет все вхождения "rain" на "snow" в строке text.
> re.split(r'\s', text): Разделяет строку text по пробелам (символы пробела).

Дополнительные примеры шаблонов:

\d: Любая цифра.
\D: Любой символ, кроме цифры.
\w: Любая буква, цифра или символ подчеркивания.
\W: Любой символ, кроме буквы, цифры или символа подчеркивания.
\s: Любой пробельный символ.
\S: Любой непробельный символ.
.: Любой символ, кроме новой строки.
^: Начало строки.
$: Конец строки.
*: 0 или более повторений.
+: 1 или более повторений.
?: 0 или 1 повторение.
{n}: Ровно n повторений.
{n,}: n или более повторений.
{n,m}: От n до m повторений.

Регулярные выражения мощный инструмент для работы с текстом, и они могут быть полезны в самых разных задачах, от простой проверки ввода до сложного парсинга текста. 💊

👉 @PythonPortal

Поделитесь своим кодом с кем угодно, используя только VS Code

Надеюсь, пост был полезным 🔥

👉 @PythonPortal

Эффективный метод, как бороться с копипастом при разработке

👉 @PythonPortal

Stelvio v0.3.0 уже здесь!

Самый простой способ задеплоить Python-приложение в AWS.

Только Python.
Без YAML. Без JSON. Без клацанья в AWS Console.

✓ CLI без предварительной настройки
✓ Поддержка окружений

Посмотри, как я разворачиваю API из пустой папки — меньше чем за 60 секунд.

Попробуй прямо сейчас 💊

Документация: https://docs.stelvio.dev

GitHub: https://github.com/michal-stlv/stelvio/

👉 @PythonPortal

Гении среди нас

👉 @PythonPortal

Полезный бот на Python для Телеграма

Хочешь автоматизировать публикацию изображений от подписчиков в Telegram-канале? Отлично, держи гайд на Habr о том, как создать простого бота на Python

Он принимает фото в личных сообщениях боту. Отправляет их в канал (с текстом, если нужно).

👉 @PythonPortal