Разобрать слово по составу класс: «Класс» корень слова и разбор по составу

Содержание

как мы можем им помочь?

К проблеме бездомных животных причастен каждый из нас. По словам зоозащитников, сегодня в России, например, не существует «чистых линий бездомных собак», которые в течение многих десятилетий растут и размножаются на улицах. Довольно пугающий факт: все бездомные собаки в нашей стране — это выброшенные домашние животные или их потомки.

Радует другое: каждый из нас имеет возможность улучшить ситуацию и помочь — даже если речь идёт об одной собаке или об одном котёнке. Вооружившись таким посылом, Центр реабилитации «Юна» выпустил пособие на эту животрепещущую тему (материалы пособия доступны на сайте Центра, пароль — Yunaclass). И несмотря на то, что оно ориентировано в первую очередь на школьников, мы уверены: нам всем будет полезно узнать о братьях наших меньших, которые по несчастному стечению обстоятельств попали на улицу и оказались в беде.

Наш эксперт — Полина Крикунова

PR-менеджер Центра «Юна»

Для чего нужно это пособие?

Мы стараемся делать всё, чтобы как можно больше детей и взрослых обратили внимание на проблему бездомных животных: стали волонтёрами, завели дома кошку или собаку из приюта. Потому что этот процесс затрагивает не только спасение животных, но и формирует в людях эмпатию и милосердие, отражается на самореализации и самосознании. Многие волонтёры, однажды поучаствовав в наших выставках по пристройству животных из приютов, возвращаются снова. Это происходит, на наш взгляд, потому, что они мгновенно получают мощный заряд положительной энергии и любви, и испытывать подобные эмоции хочется вновь и вновь.

Нам важно не только помогать бездомным животным, но и делать людей счастливее. Поэтому главная цель нашего пособия — на примере помощи бездомным животным развивать в детях гуманное отношение к окружающему миру, сформировать понимание данной проблемы, разобрать пути её решения, и, конечно же, воспитать чувство ответственности. Вместе с детьми мы разбираем темы: как помочь бездомным животным и почему они в этой помощи нуждаются? Какие вопросы следует задать себе и своей семье, прежде чем заводить питомца? Кем пойти работать, если любишь животных? Как школьник может стать волонтёром и начать помогать?

Просветительская деятельность, которая работает

Не так давно была попытка ужесточить закон об ответственном обращении с животными. Однако люди по-прежнему бросают домашних животных, не стерилизуют своих кошек и собак, а на улицах появляются всё новые и новые несчастные звери, обречённые на безрадостное существование и, скорее всего, скорую гибель. Повлиять на это эффективно, к сожалению, с законодательной точки зрения пока нельзя. Наш ключевой инструмент — это ведение просветительской деятельности среди детей и подростков. Через десять лет, когда эти дети вырастут, они будут транслировать опыт и знания в своей семье. И мы надеемся, что ситуация (пускай и потихоньку!) будет меняться.

Разумеется, работу нужно проводить не только с детьми, но и со взрослыми. Мы стараемся поднимать вопросы, которые касаются содержания и лечения питомцев, выгула и воспитания. Мы раскрываем эту тему в наших социальных сетях, за которыми следят не только максимально лояльные к зоозащитной сфере люди, но и просто энтузиасты, которые радуются за пристроенных животных. Большой популярностью пользуются прямые эфиры, в которых мы отвечаем на вопросы о домашних питомцах. Мы хотим, чтобы как можно больше людей разобрались в данном вопросе, проявили желание помочь животным самостоятельно. Мы это всячески поддерживаем: в «Юну» часто приезжают волонтёры, у нас активно развивается корпоративное волонтёрство.

Полезный тренд

Нас безумно радует, что приручение животных становится всё более популярной практикой. Всё больше людей склоняются к тому, чтобы брать питомцев из приютов. Это новый и очень полезный тренд. Правда, появление четвероногого друга подразумевает гораздо большую ответственность, нежели следование модным тенденциям. Это серьёзный выбор, но люди всё чаще с полной осознанностью становятся владельцами животных из приютов.

Думаю, это связано с началом системной работы в этом направлении: опытные фонды и приюты устраивают выставки, популяризируют благотворительность с помощью известных медийных личностей и СМИ. И мы очень рады, что у нас есть неравнодушные друзья, партнёры. Но нам предстоит многому научиться у западных некоммерческих организаций с точки зрения PR и привлечения средств, увеличения числа пристроенных животных. Несмотря на то, что всё больше людей стали забирать домой животных, вопрос бездомных питомцев по-прежнему стоит остро: необходимо, чтобы как можно больше людей помнили о необходимости стерилизации. Чтобы люди не покупали животных, а брали их из приютов.

Что делать, если вы нашли животное на улице?

К сожалению, самая распространённая, но не самая удачная мысль — отвезти бездомное животное в приют. Реалии таковы: приюты в городе работают в режиме 200% загрузки, свободные места заполняются мгновенно. И не всегда условия соответствуют вашим ожиданиям. Есть волонтёры, которые держат животных на передержке и ожидают своего шанса перевести подопечного в приют; есть «потеряшки»; есть животные, которым нужна срочная госпитализация и безотлагательное лечение. И мы были бы очень рады помочь всем, кто обращается за помощью, однако нужно понимать, что приют или Центр помощи животным имеет ограниченное количество мест. Поэтому мы надеемся на самостоятельность и активность людей, которые хотят помогать животным.

Если вы увидели на улице брошенного кота или собаку, в первую очередь стоит отвезти животное к ветеринару и быть готовым оставить его в стационаре до выяснения состояния здоровья и необходимости лечения. Параллельно можно начинать искать для него дом самостоятельно: использовать социальные сети, нетворкинг, специальные сообщества для поиска хозяев. Мы, в свою очередь, тоже помогаем распространить информацию (если получены положительные анализы о состоянии здоровья питомца). Также существует услуга платной передержки в приютах. Благодаря этому у благотворительных организаций появляется возможность содержать животных. Ведь уход за животным в приюте — это и лечение, и кормление, и затраты на аренду помещения, и зарплаты, которые нужно платить сотрудникам. И на данный момент собственных средств от пожертвований у приютов, разумеется, на это не хватает. Поэтому любая помощь, будь то репост в социальных сетях, пожертвование или волонтёрство, очень важна и нужна нам.

Если вы нашли опечатку или ошибку, выделите фрагмент текста, содержащий её, и нажмите Ctrl+

ЕГЭ по русскому языку, подготовка к ЕГЭ по русскому языку 2021 в Москве, все про экзамен — Учёба.ру

Что требуется

Предлагается список из пяти грамматических ошибок и девять предложений. Необходимо установить соответствие между грамматическими ошибками и предложениями, в которых они допущены. Задание высокого уровня, оценивается в 5 баллов.

Особенности

За каждую правильно найденную ошибку выпускник получает 1 первичный балл, а при верном выполнения всего задания можно сразу получить целых 5 первичных баллов.

Несмотря на то, что это не такое трудное задание, в первой части оно самое «весомое» и подойти к нему нужно со всей ответственностью. Прежде всего необходимо выучить возможные ошибки — всего их 10. На экзамене могут попасться любые пять из них. Нужно проработать каждую ошибку, чтобы определять ее с закрытыми глазами. Объем информации здесь очень приличный. Хорошей рекомендацией будет начинать работать над этим заданием в начале года, а потом постоянно искать эти ошибки в различных предложениях. Если постоянно выполнять подобные упражнения, к концу года почти никто уже не ошибается.

Советы

Самая сложная для школьников ошибка связана с однородными членами предложения. Дело в том, что она содержит в себе очень много подпунктов, здесь нужно выучить много материала. Все эти подпункты необходимо разобрать и проработать. Один из вариантов ошибки — глаголы с разным управлением. Например: «Я люблю ухаживать и поливать цветы». Получается, что я люблю ухаживать цветы и поливать цветы. Предложение построено неверно.

Второе место занимает неправильное построение предложения с деепричастным оборотом. Например: «Прыгнув с обрыва, у меня слетели плавки». При выполнении этого задания необходимо прежде всего подчеркивать грамматическую основу предложения. Здесь грамматическая основа — «слетели плавки». Получается, что плавки слетели с обрыва. Имейте в виду, что главное лицо в предложении должно соотноситься и с главным действием (сказуемым), и с дополнительным действием, которое выражено деепричастным оборотом. Поэтому это предложение грамматически построено неправильно. Кстати, такую ошибку достаточно часто слышно по телевизору в разных программах, то есть ее допускают не только школьники.

Еще одна сложная ошибка — это нарушение связи между подлежащим и сказуемым. Если предложение начинается на «все, кто…», «тот, кто…», «те, кто…», на 99% там будет ошибка между подлежащим и сказуемым. Например: «Те, кто приехал поздно, опоздал». Получается, что «те — опоздал». Это неправильная грамматическая конструкция.

Чтобы хорошо подготовиться к этому заданию, сначала нужно выучить все эти ошибки, а потом начинать решать, решать и решать. Поскольку список ошибок нам известен, то есть они одни и те же, при определенном опыте выполнения этого задания решение находится автоматически, все сразу видно.

Топ мемов 2021 года: нам суету навести охота, а вам?

Антилайфхаки, симпл димпл и коты… Без котов никуда.

Настала пора подвести итоги 2021 года и вспомнить лучшие шутки и мемы, которые придумали пользователи соцсетей.

Защита от лайфхаков

Khaby Lame (Хаби Лейм) — блогер и тиктокер из Италии, чья аудитория в TikTok — 124,5 млн человек.

@khaby.lame Man please use this type of glass and show the tricks ???#learnfromkhaby #learnwithtiktok #imparacontiktok ♬ suono originale — Khabane lame

Видео: tiktok.com/@khaby.lame.

В своих роликах юноша молчит и снимает собственную реакцию на популярные лайфхаки, из-за чего он быстро стал героем различных мемов.

В чем разница между Pop it и Simple Dimple?


«Поп ит» и «Симпл Димпл» – игрушки-антистресс, которые благодаря TikTok стали популярными среди детей и подростков. Похожая ситуация была и со спиннерами. Бешеная популярность этих игрушек породила огромное количество мемов.

А вы продаёте рыбов? 

Забавная фотография появилась в интернете ещё в 2014 году. В кадр попали деловые коты, которые рассматривают разложенную рыбу. И всё выглядит так, будто между продавцом и пушистыми покупателями идёт разговор: 

Самое требовательное «мяу» года

Кот Бендер – 13-летней австралиец и звезда TikTok, которого хозяйка посадила на диету.

@benderchonkycat

Reply to @aphrodite22__ ##cats##meow##hungry##chonkycats

♬ original sound — VenusInTheSky

Видео: tiktok.com/@benderchonkycat?lang=ru-RU

Выразительным мяуканием кот с чёлкой требует себе добавку. Один из таких роликов завирусился, русские блогеры начали делать различные мемы на основе этого видео. Редакция 12 канала тоже не осталась в стороне. К слову, именно Бендер победил в Битве мемов от «Мемопедии» и соцсести «ВКонтакте».

Слушай, а ловко ты это придумал

Цитата из мультфильма «Добрыня Никитич и Змей Горыныч», который вышел 15 лет назад, стала популярной в 2021 году. «Мемоделы» используют фразу в TikTok, на YouTube и просто в шутках в соцсетях для того, чтобы похвалить кого-то за сообразительность и хитрость.


Видео: youtube.com/c/МемнаяПапка.

Маэстро идёт, маэстро танцует

Без Евгения Понасенкова этот список не был бы полным. Историк стал героем всевозможных шуток ещё в 2020-м, когда на YouTube-канале «55×55» опубликовали песню «Я вас уничтожу» с его участием. А ролик, на котором он десять часов танцует под Gelato Al Cioccolato, набрал сотни тысяч просмотров. Но в этом году Понасенков стал ещё популярнее. Он стал гостем программы «Вечерний Ургант», а съёмка простой прогулки маэстро в парке — уже повод разобрать видео на бесчисленное количество мемов.


Видео: YouTube-канал «Канал здравого смысла: блог Евгения Понасенкова».

Записываемся в суетологи

Суету навести охота — мем, который стал частью жизни. Эта лаконичная фраза прекрасно описывает скуку, из-за которой хочется сделать что-то странное или безумное.

А началось всё с тиктокера @tuktarev. В конце прошлого года он опубликовал в своём аккаунте видео, в котором жуёт жевательную резинку и говорит: «суету навести охота».

@samulovvvvv

??? такие бандиты

♬ оригинальный звук — ANTA

Что делать, когда не работают соцсети? Мемы!

В октябре этого года многие пользователи интернета испытали настоящий шок: они семь часов не могли зайти в Facebook, Instagram и WhatsApp. Это произошло из-за глобального сбоя. Кто-то расстроился, а кто-то увидел в произошедшем отличный повод для шутки.




«We are not the same»

«Мы не одинаковые» или «мы с тобой на разных уровнях» — мем, для которого используют фотографии разных актёров. Но чаще всего это снимок Джанкарло Эспозито в образе Гуса Фринга из сериала «Во все тяжкие».

Это не просто шутка, это достойный аргумент, с помощью которого можно доказать оппоненту свою правоту или объяснить своё поведение.


Фото:

meme-arsenal.com.

Том Харди образца 2015 года

Эпизод фильма «Легенда» (2015) с участием актёра стал популярным в Сети в этом декабре.


Видео: YouTube-канал Matt Freeman.

На нём один герой Тома Харди танцует с бокалом вина, а второй недоумённо смотрит на него. Мем демонстрирует два разных состояния. Особенно завирусилось видео в TikToke. Его используют в связке с мэшапом трека Кизару и Big Baby Tape «99 проблем» и песни «Восточные сказки» группы «Блестящие».



Фото: gameguru.ru.


Фото: twitter.com.

А какие мемы запомнились в 2021 году вам?

Фото:memepedia.ru.
Текст: Асель Карабалинова.



Добавить в избранные источники Яндекс.Новостей

Подписаться на канал Яндекс.Дзен

Подписаться на канал Телеграм


Что такое раздвоенный инфинитив? — Определение и примеры — Видео и стенограмма урока

Что такое разделенный инфинитив?

Разделенный инфинитив — это ошибка письма, возникающая, когда две части инфинитива разделены другим словом. Другими словами, слово to и глагол в инфинитиве следует рассматривать как единое целое.

Можете ли вы найти раздвоенный инфинитив в следующем предложении?

  • Мама попросила вас тихо подождать ее в берлоге.

Инфинитив в этом предложении — «ждать», и, вставив слово «тихо» между «то» и глаголом «ждать», мы создали разделенный инфинитив.

Вот еще один пример:

  • Тетя Мэри не была уверена, что хочет отправиться в путешествие, но тете Люси, похоже, очень хотелось поехать.

Сможете ли вы найти слово, которое разделяет инфинитив в этом предложении? Как видите, «хотеть» — это инфинитив, но слово «действительно» превратило его в расщепленный инфинитив.

Устранение раздвоенных инфинитивов

Раздвоенные инфинитивы легко устранить. Чтобы исправить расщепленный инфинитив, нужно перенести слово, разделяющее две части инфинитива.

Например, чтобы устранить раздвоение инфинитива в «Мама просила тебя тихо подождать ее в берлоге», нам нужно переместить слово «тихо». Вот редакция:

  • Мать просила тебя тихо жди ее в берлоге.

Мы бы исправили раздвоение инфинитива в выражении «Тетя Мэри не была уверена, что хочет отправиться в путешествие, но тетя Люси, похоже, действительно хотела поехать» следующим образом:

  • Тетя Мэри не была уверена, что хочет поехать в поездке, но тете Люси, похоже, очень хотелось поехать.

Итоги урока

Хорошо, давайте уделим минуту или две повторению. Как мы узнали, инфинитив — это простая форма глагола, которой обычно предшествует слово to. Однако инфинитив , разделенный , является ошибкой при написании, которая возникает, когда две части инфинитива разделены. другим словом (например, «быстро бежать»). Разделенные инфинитивы легко исправить, переместив слово, отделяющее «to» от глагола (например, «to run quick»).

Написание эффективных заголовков

    A При написании заголовков соблюдайте следующие правила. Лучший способ написать хороший заголовок — сделать его простым и прямым. Будьте умны только тогда, когда это требуется. Каламбуры хороши, но только в «каламбурных» историях. (Примеры хороших, плохих и уродливых заголовков можно найти в разделах «Хорошие заголовки» и «Проблемные заголовки» после того, как вы прочтете эти советы по «Составлению эффективных заголовков».)

    Используйте активный залог: Эффективные заголовки обычно включают логическую структуру предложения, активный залог и сильные глаголы в настоящем времени.Они не включают «заголовок». Как и в любом хорошем тексте, хорошие заголовки создаются хорошими глаголами.


    «Основная» идея: Первое слово в заголовке должно быть написано с большой буквы, как и все имена собственные. Большинство слов в заголовках пишутся строчными буквами. Не используйте каждое слово с заглавной буквы. (В некоторых изданиях первая буква каждого слова пишется с заглавной буквы, в Кансане и большинстве других изданий — нет.) В большинстве случаев пишется с заглавной буквы в первом слове после двоеточия.(В некоторых случаях, когда за двоеточием следует только одно слово, оно не будет писаться с заглавной буквы. Принимайте во внимание здравый смысл.)


    Номер, пожалуйста: Числа часто идут вразрез со стилем AP в заголовках. Например, вы можете начать предложение с числа, и даже если это число меньше 10, вам не нужно произносить его по буквам. ( Примечание: Для получения наилучших результатов просматривайте изображение во всю ширину экрана компьютера.)

Пример:

        3 погибло в аварии

        Однако, по возможности, следуйте правилам стиля AP и Kansan.


    Слева: Пишите все заголовки слева направо, если не указано иное.


    Его рейтинг xx? Заполните каждую строку заголовка в пределах двух единиц от буквы «х» в нижнем регистре. (Что ж, поговорим об этом в классе). Не делайте одну строку многострочного заголовка слишком короткой. Исключения могут быть сделаны для некоторых заголовков с узкими характеристиками (например, заголовки в одну колонку). Примечание. Правило двух «х» для этого класса и Канзана; это не правило, которому следуют повсеместно.Некоторые публикации допускают большую свободу действий; большинство этого не делает, некоторые требуют, чтобы вы подошли еще ближе. Тем не менее, правило двух «х» полезно следовать.)

Пример:

Линкольн, Дуглас для дебатов
в новом KU Dole Centerxxx (неприемлемо — почти в 3 раза короче)
Линкольн, Дуглас для дебатов
в новом Dole Centerxx KU (в порядке — меньше двух xs)
Линкольн-Дуглас
Debate Todayxxx (допустимо в узких, многострочных заголовках)
в Dole Center

    Настоящее время, пожалуйста: Используйте настоящее время для непосредственно прошедшей информации, прошедшее время для совершенного прошедшего времени и будущее время для предстоящих событий.


    Пунктуация обычная — в основном: Пунктуация в заголовке обычная, за двумя важными исключениями: используйте точек только для аббревиатур и используйте одинарные кавычки вместо двойных кавычек в статье.

Пример (одинарные кавычки):

Линкольн: Война началась


    Кроме того, обратите внимание на двоеточие (заменяющее слово «сказал»).Двоеточие можно использовать экономно для введения как прямой цитаты, так и парафраза. (См. «Он сказал, она сказала» ниже.)

Пример (парафраз):

Линкольн: война неизбежна; необходимая победа


    Точка с запятой (см. выше) обычно используется для разделения двух мыслей одинакового веса.

Пример:

Линкольн говорит, что война неизбежна; Дэвис соглашается

    «И» больше знаков препинания: Запятая, помимо своего обычного использования, может брать на себя работу слова «и». В редких случаях запятая также может обозначать слово «но» (но, если используется таким образом, будьте очень, очень осторожны, убедившись, что читатель четко понимает, что означает запятая.Точка с запятой лучше подходит для «но». Еще лучше использовать слово «но».)

Примеры: 

Линкольн предлагает компромисс, Дэвис отказывается (неловко)
Линкольн предлагает компромисс; Дэвис отказывается (лучше)
Линкольн предлагает аут, но Дэвис отказывается (лучший)

    Еще больше о пунктуации: В многострочных заголовках старайтесь, чтобы большинство знаков препинания, кроме дефисов и тире, располагались в конце строк.Не используйте дефис в конце строки. За некоторыми исключениями, любая точка с запятой должна использоваться только в конце строки в многострочном заголовке.

Пример №1 (хорошо):

Клинтон говорит, что романа не было,
призывает свидетеля сказать правду


Пример №2 (неприемлемо): 
  

Клинтон говорит, что нет дела, что (не допускается;
свидетель должен сказать правду неловкий перерыв)


Пример №3 (неприемлемо): 
  

Клинтон: мне не два- (неприемлемо; неловкая пауза)
время первой леди

Пример №4 (неприемлемо):
Клинтон говорит, что никаких романов; Старр (неприемлемо; неловкая пауза)
утверждает, что у него есть доказательства

Пример №5 (неприемлемо): 
  
Клинтон: Никаких романов; Старр: (неприемлемо; см.
Доказательства говорят, что это произошло объяснение ниже)

Пример №6 (ужасно): 
  
Клинтон: Никаких романов; Старр: Его зонд (ужасно; см.
доказывает, что это происходило более одного раза объяснение ниже)


    Разрывы в «плохих» примерах выше усложняют задачу для читателя. Делайте «естественные» разрывы — перерывы, в которых допустима небольшая пауза читателя и естественные (как в первом примере). В примере № 4 точка с запятой перед «Starr» стоит слишком близко к концу строки. В примере № 5 есть плохой разрыв, но также слишком много знаков препинания. (То же самое для примера № 6). Будь проще. Используйте как можно меньше знаков препинания в заголовках.
    ( Важное замечание по использованию слов: Будьте осторожны, очень осторожны со словами, которые вы используете.Слово «проверить» в Примере № 6, очевидно, не подходит, учитывая характер освещаемой истории. (См. «Двойное значение» ниже.) Вы можете подумать, что это довольно очевидно, но вы будете удивлены, сколько раз подобные вещи появляются в печати — и в этом классе!)


    «И» и еще о запятой: Хотя вместо слова «и» можно поставить запятую, следует соблюдать осторожность и по возможности избегать этой практики, особенно в именительном падеже заголовка.Не злоупотребляйте.

Пример (плохой):

Клинтон, Гор, Доул,
Кемп встретиться, обсудить

    Избегайте секущихся кончиков, чтобы избежать «волосатых» голов (каламбур) для читателей: Работайте над хорошей формулировкой. Избегайте разделения частей глагола между строками и окончания строк с предлогами.

Примеры (плохие):

Буш, Керри до
против налогового плана
Керри отменяет налоговый план, потому что
слишком большая лазейка для прироста капитала

    Быть или не быть «есть» вопрос: Во многих заголовках, как и в приведенном выше примере (лазейка [является] слишком большой), глагол «быть» не нужен.Его можно использовать, но в большинстве случаев его следует избегать. В заголовке принято опускать использование глагола «быть». Но, как всегда, будьте осторожны и думайте о читателе. Если «есть», «было» или «быть» абсолютно необходимо для ясности, используйте его.


    Кто (и что) есть кто (или что)? Сделайте это ясным: не используйте имена собственные в заголовках, если имя не является достаточно известным, чтобы его можно было сразу узнать. То же самое верно и для сокращений.

Пример (плохой):

Джонс для заполнения Кто такой Джонс? .
вакансия на Окончание предлога? OK в узких многострочных заголовках.
городской совет


Пример (хорошо): 
  

Линкольн-Дуглас
дебаты сегодня
на К.С. радио

    Сокращения: Многие сокращения (например, «К.С.» в заголовке выше), неприемлемые в статьях, допустимы в заголовках. Но будь осторожен. Если есть сомнения, спрашивайте. Все знают, что «KC» — это Канзас-Сити, штат Миссури, или район метро Канзас-Сити в приведенном выше примере. Если бы это был Канзас-Сити, штат Канзас, вам пришлось бы переписать заголовок и не использовать аббревиатуру.
    Избегайте всех аббревиатур и аббревиатур, которые не сразу распознаются читателем. Например, «НФЛ» подойдет; «LCC» для Лоренс-Сити комиссии не будет. Если вы сомневаетесь, произнесите это.


    Подлежащее и глагол, пожалуйста: Не пишите заголовки, в которых существительные и глаголы (кроме «is» или «was») предполагаются. И не начинайте заголовок с глагола. (См. раздел «Заголовки проблем».)


    Не будьте милыми, если только милость не требуется: Не поддавайтесь искушению писать милые заголовки или использовать причудливые или коммерческие слоганы, если только это не соответствует содержанию и тону истории.


    Не «Микс Ник Пикс!» А? (Микки Рурк и Мик Джаггер отказываются от ролей в одном фильме): Избегайте заголовков, которые просто представляют собой использование слов, которые вы обычно не используете в письме и разговоре в подобных контекстах. Старайтесь оставаться как можно более «нормальным». (См. Хорошие заголовки и Проблемные заголовки.)


    «Полли хочет крекер?» Не повторяйте, как попугай, заглавие статьи и старайтесь не затмевать репортерскую славу в очерке.Хороший заголовок улавливает суть истории, не разграбляя — и, следовательно, притупляя — удар автора.


    Чего следует избегать: Не преувеличивайте, не преувеличивайте, не обобщайте и не используйте длинные слова. Держите его простым и прямым.


    Он сказал, она сказала: При необходимости используйте атрибуцию (но по возможности избегайте уловок атрибуции, таких как двоеточие или тире).


    Нет «а» или «и» или «того»? Избегайте использования артиклей a, an и the, за исключением случаев, когда они необходимы для ясности.(В противном случае их использование обычно считается заполнением.)


    Остерегайтесь двусмысленности и двусмысленности: Будьте особенно внимательны при чтении скрытых значений (как в заголовке «Старр: Его исследование доказывает…» выше) и когда существительное может быть глаголом и наоборот . (См. заголовки проблем.)

Пример (двусмысленный): 

    Ниже приводится известный заголовок.Дело не только в двусмысленности, но и в том, что плохой разрыв в конце первой строки усугубляет проблему. Уличные продажи газеты в тот день были экстраординарными; издание было распродано за удивительно короткое время. Прочтите главу и поймете почему: 
 

Textron Inc. делает предложение
Чтобы поиметь акционеров Co.


     Нужно ли говорить больше?


    Наконец, правило «ду-да»: Заголовки, как стихи и песни, должны иметь свой ритм.Старый трюк, чтобы увидеть, «поет» ли заголовок, заключается в применении так называемого правила «ду-да». После каждой строки заголовка просто говорите «ду-да», чтобы увидеть, «поет» ли это (приятно звучит для слуха). Пример:

Городские певцы «ду-да»
в хорошем состоянии «ду-да»

Это так просто — попробуйте!

примеров Scala «разделить строку» | альвиналександр.ком

Часто задаваемые вопросы о строке

Scala: как разделить строку String в Scala на основе разделителя полей, такого как строка, которую я получаю из значения, разделенного запятыми (CSV), или файла, разделенного вертикальной чертой.

Решение

Используйте один из методов split , доступных для объектов Scala/Java String :

scala>  "привет мир".split(" ") 
res0: Массив [java.lang.String] = Массив (привет, мир) 

Метод split возвращает массив из элементов String , который затем можно рассматривать как обычный массив Scala :

.
scala>  "привет, мир".раскол("").foreach(println) 
Привет
мир 

Пример из реальной жизни

Вот реальный пример, показывающий, как разделить строку в кодировке URL, которую вы можете получить в веб-приложении:

scala>  val result = "oauth_token=FOO&oauth_token_secret=BAR&oauth_expires_in=3600"  result: java.lang.String = oauth_token=FOO&oauth_token_secret=BAR&oauth_expires_in=3600

scala>  val nameValuePairs = результат.разделить ("&") 
nameValuePairs: Array[java.lang.String] = Array(oauth_token=FOO, oauth_token_secret=BAR, oauth_expires_in=3600) 

Как вы можете видеть во второй строке, я вызываю метод split , говоря ему использовать символы и для разделения моей строки на несколько строк. Как видно из выходных данных REPL, переменная nameValuePairs представляет собой тип Array типа String , и в данном случае это пары имя/значение, которые мне нужны.

Разделение строки CSV

Вот пример, который показывает, как разбить строку CSV на массив строк:

scala>  val s = "яйца, молоко, масло, кокосовые хлопья" 
s: java.lang.String = яйца, молоко, масло, кокосовые хлопья

// 1-я попытка
scala>  s.split(",") 
res0: Array[java.lang.String] = Array(яйца, "молоко", "масло", "кокосовые слойки") 

Обратите внимание, что при использовании этого подхода лучше обрезать каждую строку.Это показано в следующем коде, где я использую метод map для вызова trim для каждой строки перед возвратом массива:

// 2-я попытка, очищено
scala>  s.split(",").map(_.trim) 
res1: Array[java.lang.String] = Массив (яйца, молоко, масло, кокосовые хлопья) 

Примечание. Это не идеальное решение, поскольку в строках CSV могут быть дополнительные запятые внутри кавычек. Я просто пытаюсь показать, как этот подход обычно работает.

Разделение с помощью регулярных выражений

Вы также можете разделить строку на основе регулярного выражения (regex).В этом примере показано, как разбить строку на пробелы:

scala>  "привет, мир, это Эл".split("\\s+") 
res0: Array[java.lang.String] = Array(привет, мир, это, есть, Ал) 

Дополнительные примеры регулярных выражений см. в классе Java Pattern или в моих общих примерах регулярных выражений Java.

Откуда взялся метод «разделения»

Метод split перегружен, некоторые версии метода получены из класса Java String , а некоторые — из класса Scala StringLike .Например, если вы вызываете split с аргументом Char вместо аргумента String , вы используете метод split из StringLike :

.
// разделить с аргументом String
scala>  "привет мир".split(" ") 
res0: Array[java.lang.String] = Array(привет, мир)

// разделить с помощью аргумента Char
scala>  "привет мир".split(' ') 
res1: Массив [Строка] = Массив (привет, мир) 

Тонкое различие в этом выводе — Array[java.lang.String] против Array[String] — намек на то, что что-то отличается, но с практической точки зрения это не важно. Кроме того, с проектом Scala IDE, интегрированным в Eclipse, вы можете видеть, откуда берется каждый метод, когда отображается диалоговое окно «помощь по коду» Eclipse. (IntelliJ IDEA и NetBeans могут отображать аналогичную информацию.)

Примечание. Фактический класс Scala, содержащий метод split , может со временем измениться. На момент написания этой статьи метод split находится в классе StringLike , но по мере реорганизации библиотек Scala это может измениться.

Разбор строк в Swift | Swift by Sundell

Почти каждой программе на планете так или иначе приходится иметь дело со строками, поскольку текст очень важен для того, как мы общаемся и представляем различные формы данных. Но обработка и синтаксический анализ строк таким образом, чтобы они были надежными и эффективными, иногда могут быть очень сложными. В то время как некоторые строки представлены в очень строгом и удобном для компьютера формате, таком как JSON или XML, другие строки могут быть гораздо более хаотичными .

На этой неделе давайте рассмотрим различные способы анализа и извлечения информации из таких строк, а также то, как различные методы и API приведут к различным компромиссам.

Bitrise: Начните 2022 год, легко настроив быструю и надежную непрерывную интеграцию для вашего проекта с Bitrise. Всего за несколько минут вы можете настроить сборки, тесты и автоматическое развертывание App Store и бета-версий для вашего проекта, и все это будет выполняться в облаке при каждом запросе на включение и фиксации.Попробуйте бесплатно сегодня.

В некотором смысле Swift заработал репутацию устройства, с которым сложно работать, когда дело доходит до синтаксического анализа строк. Хотя это правда, что реализация Swift String не предлагает такого же количества удобства , как многие другие языки (например, вы не можете просто случайным образом получить доступ к заданному символу, используя целое число, например string[7] ), это упрощает написание корректного кода синтаксического анализа строки.

Потому что, хотя приятно иметь возможность случайного доступа к любому заданному символу в строке на основе его воспринимаемой позиции, многоязычный (или, возможно, эмодзи-язык ?) мир, в котором мы живем сегодня, делает такие API очень подверженными ошибкам. , так как способ представления символа в текстовом пользовательском интерфейсе во многих случаях сильно отличается от того, как на самом деле хранится в строковом значении.

В Swift строка состоит из набора значений символов , сохраненных с использованием кодировки UTF-8 . Это означает, что если мы перебираем строку (например, используя цикл для ), каждый элемент будет представлять собой символ , который может быть буквой, смайликом или какой-либо другой формой символа. Чтобы идентифицировать группы символов (например, буквы или цифры), мы можем использовать CharacterSet , который можно передать нескольким различным API-интерфейсам в String и связанных с ним типах.

Допустим, мы работаем над приложением, которое позволяет нескольким пользователям совместно работать над документом, и мы хотим реализовать функцию, позволяющую пользователям упоминать других людей, используя синтаксис @упоминание в стиле Twitter.

Определение того, какие пользователи были упомянуты в данной строке, — это задача, которая на самом деле очень похожа на то, что должен делать компилятор Swift при идентификации различных частей в строке кода — процесс, известный как lexing или tokenizing — только то, что наша реализация будет на порядки проще, так как нам нужно искать только одного вида токена.

Первоначальная реализация может выглядеть примерно так: вычисляемое свойство String , в котором мы разделяем строку на основе @ символов, отбрасываем первый элемент (поскольку это будет текст перед первым @- знак), а затем compactMap над результатом — идентифицирующие строки непустых буквенных символов:

  extension String {
    var упомянутые имена пользователей: [строка] {
        пусть части = разделить (разделитель: "@").dropFirst()

        
        пусть набор разделителей = набор символов.буквы.перевернутые

        return parts.compactMap {часть в
            
            пусть имя = part.components(separatedBy: delimiterSet)[0]
            вернуть name.isEmpty ? ноль: имя
        }
    }
}  

Приведенная выше реализация довольно проста и использует некоторые действительно полезные функции Swift, такие как изменение коллекций, использование compactMap для отбрасывания нулевых значений и так далее. Но у него есть одна проблема — требуется три итерации , одна для разделения строки на основе @ символов, одна для итерации по всем этим частям, а затем одна для разделения каждой части на основе небуквенных символов.

Хотя каждая итерация меньше, чем предыдущая (поэтому сложность нашего алгоритма не совсем O(3N) ), многократные итерации чаще всего приводят к некоторой форме узких мест по мере роста входного набора данных. В нашем случае это может стать проблемой, так как мы планируем применить этот алгоритм к документам любого размера (может быть, некоторые пользователи будут вместе работать над книгой, используя наше приложение, кто знает?), так что давайте посмотрим, сможем ли мы что-то сделать. оптимизировать его.

Вместо того, чтобы разбивать нашу строку на компоненты, а затем перебирать эти компоненты, давайте пройдемся по нашей строке за один раз — перебирая ее символы.Хотя для этого потребуется немного больше кода для ручного синтаксического анализа, это позволит нам сократить наш алгоритм до одной итерации — например:

  extension String {
    var упомянутые имена пользователей: [строка] {
        
        var partialName: Строка?
        имена переменных = [Строка]()

        
        func parse(_ символ: Символ) {
            если имя переменной = частичное имя {
                охранять character.isLetter еще {
                    
                    если !name.isEmpty {
                        имена.добавить (имя)
                    }

                    
                    частичное имя = ноль
                    вернуть синтаксический анализ (символ)
                }

                name.append(символ)
                частичное имя = имя
            } иначе, если символ == "@" {
                
                частичное имя = ""
            }
        }

        
        для каждого (разбор)

        
        если пусть lastName = частичное имя, !lastName.isEmpty {
            имена.append(фамилия)
        }

        вернуть имена
    }
}  

Обратите внимание, что вышеуказанный API isLetter для символов был добавлен в Swift 5.

Хотя вышеприведенная реализация намного сложнее, чем наша первоначальная, она примерно в два раза быстрее (в среднем), что ставит нас перед нашим первым явным компромиссом : выбираем ли мы более простое решение при потенциальной стоимости? производительности — или мы выбираем более сложный, а также более эффективный алгоритм?

Обсуждение того, какой компромисс принять, становится еще более интересным по мере роста нашего списка требований. Допустим, после успешного развертывания функции упоминания для наших пользователей мы начинаем получать запросы на добавление поддержки хэштегов, и мы решили сделать именно это.

Поскольку определение и имени пользователя, и хэштега — это одна и та же проблема (отличается только начальный символ — @ против # ), имеет смысл использовать одну и ту же реализацию для обнаружения обоих. Чтобы это произошло, давайте сначала определим тип Symbol , который мы будем использовать для представления упоминания или хэштега:

  struct Symbol {
    enum Kind {упоминание регистра, хэштег}

    пусть вид: Вид
    переменная строка: строка
}  

В то время как мы могли бы вместо этого использовать перечисление со связанными строковыми значениями — поскольку и упоминания, и хэштеги имеют одну и ту же структуру, это сделает наш алгоритм немного проще, если мы будем использовать структуру.Однако, чтобы Symbol можно было использовать в стиле enum , мы также можем добавить некоторые статические фабричные методы, чтобы упростить создание значений с использованием точечного синтаксиса:

  extension Symbol {
    упоминание статической функции (_ строка: строка) -> символ {
        return Symbol (вид: .mention, строка: строка)
    }

    статическая функция хэштега (_ строка: строка) -> символ {
        вернуть символ (вид: .хэштег, строка: строка)
    }
}  

Имея все вышеизложенное, давайте теперь обновим наш алгоритм упомянутых пользователей для обнаружения символов, а не только имен пользователей:

  extension String {
    var символы: [Символ] {
        var partialSymbol: Символ?
        символы var = [Символ]()

        func parse(_ символ: Символ) {
            если символ var = partialSymbol {
                сторожевой персонаж.isLetter еще {
                    если !symbol.string.isEmpty {
                        символы .append(символ)
                    }

                    частичный символ = ноль
                    вернуть синтаксический анализ (символ)
                }

                symbol.string.append(символ)
                частичный символ = символ
            } еще {
                
                переключить символ {
                кейс "@":
                    частичное символ = .упоминание ("")
                кейс "#":
                    частичный символ = .хэштег("")
                дефолт:
                    ломать
                }
            }
        }

        для каждого (разбор)

        если пусть lastSymbol = partialSymbol, !lastSymbol.string.isEmpty {
            символы .append (последний символ)
        }

        символы возврата
    }
}  

С указанным выше изменением разница между нашей первоначальной реализацией, основанной на разделении строк, и нашим последним алгоритмом становится еще больше — поскольку, если бы мы должны были токенизировать имена пользователей и хэштеги путем разделения строк, нам потребовалось бы 6 разных итераций ( 2 раза 3) — два из которых будут полными проходами через исходную строку.

Однако было бы неплохо, если бы мы смогли найти некую золотую середину между простотой нашей первоначальной реализации и мощью нашего ручного алгоритма. Одним из способов сделать это может быть введение абстракции, которая отделяет часть нашего алгоритма токенизации от логики фактической работы с любыми найденными токенами.

Для этого давайте переместим большую часть нашего последнего алгоритма в метод tokenize , который принимает словарь обработчиков, хешированный на основе того, какой символ они обрабатывают, например:

  extension String {
    func tokenize (используя обработчики: [Character: (String) -> Void]) {
        
        var parsingData: (символ: String, обработчик: (String) -> Void)?

        func parse(_ символ: Символ) {
            если var data = parsingData {
                сторожевой персонаж.isLetter еще {
                    если !data.symbol.isEmpty {
                        data.handler(данные.символ)
                    }

                    парсингданные = ноль
                    вернуть синтаксический анализ (символ)
                }

                data.symbol.append(символ)
                синтаксический анализ = данные
            } еще {
                
                защитный пусть обработчик = обработчики [символ] else {
                    возвращение
                }

                parsingData = ("", обработчик)
            }
        }

        для каждого (разбор)

        если пусть lastData = parsingData, !lastData.символ.isEmpty {
            lastData.handler(lastData.symbol)
        }
    }
}  

Приведенное выше не только немного очищает нашу реализацию, но и дает нам гораздо больше гибкости, поскольку теперь мы можем повторно использовать один и тот же алгоритм токенизации во многих различных контекстах и ​​выбирать, как каждый токен должен обрабатываться на сайте вызова. .

Теперь мы можем сократить наш код разбора символов до следующего:

  extension String {
    var символы: [Символ] {
        символы var = [Символ]()

        токенизировать (используя: [
            "@": { символы.добавить(.упоминание($0)) },
            "#": {символы.приложение(.хэштег($0))}
        ])

        символы возврата
    }
}  

Очень красиво и чисто! 👍 Но, как и прежде, есть ряд компромиссов. Хотя абстракции — отличный способ скрыть сложную логику за гораздо более удобным API — они не бесплатны. Фактически, наша последняя версия требует примерно на 40% больше времени для запуска по сравнению с тем, когда алгоритм был встроен в свойство символов . Тем не менее, это все еще примерно в два раза быстрее, чем делать то же самое, разделяя строки, поэтому на самом деле это может быть та золотая середина, которую мы искали.

До сих пор мы в основном сравнивали ручную итерацию символов строки с разбиением ее на компоненты, но, как и во многих других случаях, есть и другие варианты, которые следует учитывать.

Одним из таких вариантов является использование сканера Foundation типа для непрерывного сканирования строки для идентификации искомых токенов. Как и в нашей предыдущей реализации, она позволяет нам полагаться на абстракцию (на этот раз предоставленную Apple) для обработки большей части «тяжелой работы» нашего алгоритма .Вот как может выглядеть такая реализация:

  extension String {
    var символы: [Символ] {
        пусть сканер = Сканер (строка: сам)
        пусть symbolSet = CharacterSet (charactersIn: "@#")
        символы var = [Символ]()
        var symbolKind: Symbol.Kind?

        
        в то время как !scanner.isAtEnd {
            если пусть вид = symbolKind {
                символВид = ноль

                
                результат var: NSString?
                scan.scanCharacters(от: .буквы, в: &результат)

                охранять пусть строка = результат иначе {
                    Продолжать
                }

                символы.append (Символ (вид: вид, строка: строка как строка))
            } еще {
                
                Scanner.scanUpToCharacters (из: symbolSet, в: nil)

                если scan.scanString ("@", в: ноль) {
                    вид символа = .упоминание
                } иначе если scan.scanString("#", into: nil) {
                    вид символа = .хэштег
                }
            }
        }

        символы возврата
    }
}  

Хотя «Objective-C-ness» сканера может сделать наш код немного хуже «Swifty» , это допустимый вариант для такого рода проблем — и его характеристики производительности находятся на -par с нашей реализацией, основанной на ручной итерации, из предыдущей. Можно также возразить, что использование Scanner дает немного более читаемый код, поскольку его API явно заявляют, что мы сканируем на предмет заданной строки в каждой части алгоритма, но это будет очень субъективно.

Давайте взглянем на последний вариант оптимизации — использование ленивых коллекций . До этого момента все реализации, которые мы исследовали, имели одну общую черту — все они сразу анализировали всю строку. Хотя это совершенно нормально для случаев использования, которые также будут потреблять все результаты немедленно, мы потенциально могли бы оптимизировать вещи, вместо этого выполняя наш синтаксический анализ более ленивым способом .

Как мы рассмотрели в «Последовательности Swift: искусство быть ленивым» , отсрочка вычисления элемента в последовательности до тех пор, пока он действительно не понадобится подмножество нашей последовательности.

Давайте обновим нашу последнюю реализацию Scanner , чтобы она выполнялась лениво. Для этого мы обернем наш алгоритм в AnySequence и AnyIterator , что позволит нам формировать ленивые последовательности, не требуя реализации нового типа с нуля:

  extension String {
    var символы: AnySequence {
        
        пусть symbolSet = CharacterSet (charactersIn: "@#")

        
        return AnySequence { () -> AnyIterator в
            пусть сканер = Сканер (строка: сам)
            var symbolKind: Символ.Своего рода?

            
            func iterate() -> Символ? {
                охранять !scanner.isAtEnd еще {
                    вернуть ноль
                }

                охранять let kind = symbolKind else {
                    Scanner.scanUpToCharacters (из: symbolSet, в: nil)

                    если scan.scanString ("@", в: ноль) {
                        вид символа = .упоминание
                    } иначе если scan.scanString("#", into: nil) {
                        вид символа = .хэштег
                    }

                    вернуть итерацию ()
                }

                символВид = ноль

                результат var: NSString?
                сканер.scanCharacters(из: .letters, в: &результат)

                охранять пусть строка = результат иначе {
                    вернуть итерацию ()
                }

                return Symbol (вид: вид, строка: строка как строка)
            }

            вернуть AnyIterator (повторить)
        }
    }
}  

С указанным выше изменением мы теперь получим значительный прирост производительности для кода, подобного этому, который перебирает нашу последовательность из символов только до заданной точки:

  let firstHashtag = string.symbol.first { $0.kind == .hashtag }  

И это ставит нас перед окончательным компромиссом для этой статьи — готовы ли мы принять дополнительную сложность (и, возможно, немного более сложную отладку), чтобы сделать более короткие итерации более производительными?

Bitrise: Начните 2022 год, легко настроив быструю и надежную непрерывную интеграцию для вашего проекта с Bitrise. Всего за несколько минут вы можете настроить сборки, тесты и автоматическое развертывание App Store и бета-версий для вашего проекта, и все это будет выполняться в облаке при каждом запросе на включение и фиксации.Попробуйте бесплатно сегодня.

Как и при написании любого типа алгоритмов, конкретная реализация, которая будет наиболее подходящей, сильно зависит как от того, с какой проблемой мы имеем дело, насколько велики наборы данных, на которых мы планируем ее запустить, и как результат будет съеден.

Конечно, в Swift также есть много других способов анализа строк, которые не были рассмотрены в этой статье, например, использование регулярных выражений или углубление для анализа вещей на базовом уровне Unicode, но, надеюсь, это дало вам обзор некоторых инструментов и методов, находящихся в нашем распоряжении, и различных компромиссов, с которыми все они связаны.

Мой личный подход почти всегда состоит в том, чтобы начинать с простейшей возможной реализации и, постоянно измеряя результаты и характеристики производительности моих алгоритмов, масштабировать их по мере необходимости — как в этой статье. Мы также более подробно рассмотрим, как именно измерять наш код по различным показателям производительности, в следующей статье.

Что вы думаете? Есть ли у вас любимый способ разбора строк в Swift или вы попробуете один из методов из этой статьи в следующий раз, когда столкнетесь с проблемой такого рода? Дайте мне знать — вместе с вашими вопросами, комментариями и отзывами — в Твиттере @johnsundell или связавшись со мной.

Спасибо за внимание! 🚀

Как использовать Split в Python Объяснение

Функция разделения — это инструмент для работы со строками в Python. Строка — это набор или массив символов в последовательности, заключенной в одинарные, двойные или тройные кавычки; символ ‘a’ в Python также считается строковым значением длины 1 . Функция разделения используется, когда нам нужно разбить большую строку на более мелкие строки.

Строки представляют значения символов Unicode и по своей природе являются изменяемыми, что означает, что значение строки нельзя изменить после того, как оно было объявлено.

Пример объявления и отображения строки в Python:

 name = «Python»
print(name[0])  

Хотя мы не можем изменить строку после объявления, мы можем разделить строку на разные строки, используя различные способы в Python.

В этой статье мы углубимся и поймем, как использовать Split is в Python.Мы начнем с понимания того, что делает функция Split, зачем нужна такая функция и как мы с ней работаем. Затем мы рассмотрим параметры разделения в Python и различные способы использования функции разделения.

Что такое разделение в Python?

Если вы работали над конкатенацией строк, которые используются для слияния или объединения разных строк в одну, функция разделения выполняет прямо противоположное ей действие. Функция просматривает строку и разделяет ее, когда встречает разделитель, который был указан ранее.

Однако, если функция не находит определенного разделителя, она по умолчанию использует пробел.

Синтаксис функции «Разделить» следующий: 

 string.split(separator,max)  

Разделитель – это предварительно определенный символ, который помещается между каждой переменной в выходных данных. Функция разделения зависит от значения переменной-разделителя.

Зачем нужна функция разделения?

Функция «Разделить» возвращает список слов после разделения строки или строки с помощью разделителя строки , такого как запятая ( , ) символ.

Некоторые преимущества использования функции разделения в Python перечислены ниже: 

  • Это полезно в ситуациях, когда вам нужно разбить большую строку на более мелкие строки.
  • Если разделитель отсутствует в функции разделения, пробелы считаются разделителями.
  • Функция разделения помогает легко анализировать и делать выводы.
  • Это также полезно при декодировании зашифрованных строк.

Как работать с функцией разделения?

Строковые переменные в Python содержат числовые и буквенно-цифровые данные, которые используются для хранения каталогов данных или отображения различных сообщений.Это очень полезные инструменты для программистов, работающих на Python.

Метод .split ()  является полезным инструментом для работы со строками. Он возвращает список строк после того, как основная строка отделена разделителем. Метод возвращает одну или несколько новых строк, а подстроки также возвращаются в типе данных списка.

Простой пример функции разделения выглядит следующим образом: 

 x = ‘красный, оранжевый, желтый’
x.split (",")
[‘красный’, ‘оранжевый’, ‘желтый’] 

Здесь мы объявили строковую переменную x с тремя строками.Когда функция разделения реализована с запятой ( ,  ) в качестве разделителя, строки разделяются запятыми.

Что такое параметры разделения в Python?

Функция «Разделить» анализирует строку и разделяет ее всякий раз, когда программа встречает предопределенный разделитель . Оптимизация выполнения программы зависит в основном от трех различных параметров:

  • Разделитель — указывает Python, где разбить строку.Он работает как разделитель, и строка разделяется в зависимости от предопределенного разделителя. Это необязательно, что означает, что если разделитель не указан в разделении, функция использует пробел в качестве разделителя по умолчанию. Однако, если разделитель указан как строковое значение, на выходе будет пустая строка.
  • Maxsplit  — указывает, сколько раз можно разбить строку. Это также необязательно, и его значение по умолчанию составляет -1 , что означает, что нет ограничений на количество раз, которое можно разделить строку.Если maxsplit не определен в функции разделения, сканируется вся строка, и Python разделяет ее всякий раз, когда встречается разделитель.
  • Возврат  – возвращает список строк после того, как функция разделения разбивает строку по указанному разделителю.

Какие существуют способы использования функции разделения?

Python состоит из нескольких различных способов реализации функции Split. Различные методы объясняются ниже: 

Python состоит из нескольких различных способов, с помощью которых мы можем реализовать функцию разделения.Ниже описаны различные методы: 

Разделение строки по пробелу 

Метод split() в Python разделяет строку на пробел, если в функции не указан аргумент. Пример разделения строки без аргумента показан ниже: 

 str = «Python — это круто»
print(str.split()) 

Вывод приведенного выше кода выглядит следующим образом:

 ['Python', 'is', 'cool'] 

В приведенном выше примере мы объявили переменную str с строковое значение.Вы можете видеть, что мы не определили никаких аргументов в функции Split, поэтому строка разделяется пробелами.

Разделение строки при первом вхождении

Когда мы разделяем строку на основе первого вхождения символа, получается две подстроки: первая подстрока содержит символы до разделителя, а вторая подстрока содержит символ после разделителя.

Пример разделения строки по первому вхождению символа показан ниже: 

 str = «abcabc»
печать (ул.split(c)) 

Вывод приведенного выше кода выглядит следующим образом:

 ['ab', 'abc'] 

Здесь мы объявили str со строковым значением « abcabc » . Функция разделения реализована с разделителем «c» , а значение maxsplit принимается равным 1 . Всякий раз, когда программа встречает в строке «c» , она разделяет строку на две подстроки: первая строка содержит символы до «c» , а вторая содержит символы после «c».  

Разделение файла на список 

Когда вы хотите разделить файл на список, результатом оказывается другой список, в котором каждый из элементов является строкой вашего файла. Предположим, у вас есть файл, содержащий две строки «Первая строка\ nВторая  Строка». Результатом функции разделения будет [«Первая строка», «Вторая строка»]. Вы можете выполнить разделение файла с помощью встроенной функции Python splitlines ( ) .

Допустим, у вас есть файл с именем «sample.txt» , который содержит две строки по две строки в каждой соответственно — «Привет», «Вы изучаете Python» .

Пример разделения «sample.txt» на список показан ниже:

 f = open(«sample.txt», «r»)
информация = f.read()
печать (информация.splitlines())
f.close()  

Вывод приведенного выше кода выглядит следующим образом: 

 ["Привет!", "Вы изучаете Python"]  

У нас есть файл «sample.txt» , который открывается в режиме чтения («r») с помощью функции open( ) . Затем мы вызвали f.read () , который возвращает весь файл в виде строки. Реализована функция splitlines ( ) , которая разбивает файл на две разные подстроки, которые представляют собой две строки, содержащиеся в «sample.txt» .

Разделение строки с помощью символа новой строки (\n) 

Вы можете разделить строку с помощью символа новой строки (\n) в Python.Мы возьмем строку, которая будет разделена символом новой строки, а затем разобьем строку. Символ новой строки будет действовать как разделитель в функции Split.

Пример разделения строки по символу новой строки показан ниже: 

 str = «Добро пожаловать\nв\nPython\nSplit»
print(str.split('\n')) 

Вывод приведенного выше кода выглядит следующим образом:

 ['Welcome', 'to', 'Python', 'Split']  

Здесь мы объявили переменная str  со строкой, содержащей символы новой строки (\n)  между исходной строкой.Функция разделения реализована с помощью «\ в качестве разделителя. Всякий раз, когда функция видит символ новой строки, она разделяет строку на подстроки.

Вы также можете выполнить разделение по символу новой строки с помощью функции splitlines ( ) .

Разделение строки с помощью табуляции (\t) 

Табуляция считается escape-символом  «\t» в текстовых (.txt) файлах. Когда мы разбиваем строку на табуляции, функция Split разделяет строку на каждой табуляции, и в результате получается список подстрок.Управляющий символ «\t» используется в качестве разделителя в функции Split.

Пример разделения строки по табуляции показан ниже: 

 str = «Python\tis\ta\tscripting\tlanguage»
print(str.split("\t")) 

Вывод приведенного выше кода выглядит следующим образом:

 ['Python', 'is', 'a', 'scripting', 'language'] 

Здесь , переменная str объявляется строкой с табуляцией («\t»). Функция Split выполняется с «\t» в качестве разделителя.Всякий раз, когда функция находит escape-символ, она разбивает строку, и на выходе получается список подстрок.

Разделение строки с помощью запятой (,) 

Мы также можем разделить строку с помощью запятых («,»)  , где запятые действуют как разделитель в функции разделения. Результатом является список строк, содержащихся между запятыми в исходной строке.

Ниже показан пример разделения строки запятыми: 

 str = "Python,был,выпущен,в,1991"
печать (ул.split(“,”) 

Вывод приведенного выше кода выглядит следующим образом:

 ['Python', 'was', 'released', 'in', '1991']  

Здесь переменная str объявляется строкой с запятыми («, «) между ними . Функция разделения реализована с помощью » «,  в качестве разделителя. Всякий раз, когда функция встречает символ запятой, она разделяет строку и выводит список подстрок между запятыми в str .

Разделение строки с несколькими разделителями 

Вы можете разделить строку с использованием нескольких разделителей, поставив в качестве разделителя разные символы в функции разделения. Разделитель — это один или несколько символов в последовательности, которые используются для обозначения границ между областями в тексте. Запятая («,») или двоеточие («:») являются примерами разделителя. Строка с несколькими разделителями может быть разделена с помощью функции re.split () .

Пример разделения строки с несколькими разделителями показан ниже: 

 import re
str = 'Питон\nis; *простой\nязык'
print(re.split('; |, |\*|\n',str)) 

Вывод приведенного выше кода выглядит следующим образом: 

 ['Python', 'is', 'an', 'easy ', 'language']  

В приведенном выше примере мы импортируем встроенный модуль re  , который импортирует библиотеки и функции Регулярные выражения . Переменная str  объявляется строкой с несколькими разделителями, такими как новая строка  (\n) , точка с запятой (;),  или звездочка (*). Функция re.split () реализована с разными разделителями в качестве разделителей, и на выходе получается список строк без разделителей.

Разделение строки на список

При разделении строки на список вокруг разделителя на выходе получается разделенный список подстрок. Вы можете использовать любой разделитель в качестве разделителя в функции Split, чтобы разделить строку на список.

Пример разделения строки на список показан ниже: 

 str = «Нью-Йорк-Техас-Колумбия»
печать (ул.split("-")) 

Вывод приведенного выше кода выглядит следующим образом:

 ['Нью-Йорк', 'Техас', 'Колумбия'] 

Переменная str объявляется строкой с дефисными символами. (-  ) между ними, а функция разделения выполняется с дефисом (-)   в качестве разделителя. Функция разбивает строку всякий раз, когда встречается тире, и результатом является список подстрок.

Разделение строки с помощью хэша (#) 

Вы также можете разделить любую строку с помощью хеш-символа  (#) в качестве разделителя.Функция Split принимает хэш (#) в качестве разделителя, а затем разбивает строку в точке, где найден хеш. Результатом является список подстрок.

Пример разделения строки с помощью хэша показан ниже: 

 str = «Python#isa#multi-purpose#language»
print(str.split("#")) 

Вывод приведенного выше кода выглядит следующим образом:

 ['Python', 'is a', 'многоцелевой', 'язык'] 

Переменная Строка объявляется строкой с хеш-символами ( #  ) между ними.Функция Split выполняется с хешем в качестве разделителя. Функция разбивает строку везде, где находит решетку   (  # )  , и результатом является список подстрок, за исключением символа решетки.

Разбиение строки с помощью параметра maxsplit

Параметр maxsplit определяет максимальное количество разбиений, которые может выполнить функция. Вы можете выполнить разделение, определив значение параметра maxsplit. Если вы поместите пробелы в качестве разделителя и значение maxsplit будет равно 2 , функция Split разделит строку на список, содержащий максимум два элемента.

Пример разделения строки с использованием параметра maxsplit показан ниже: 

 предметов = «Математика Наука Английский История География»
print(subjects.split(" ",2)) 

Вывод приведенного выше кода выглядит следующим образом:

 ['Математика', 'Наука', 'Английская история и география'] 

Здесь вы можете увидеть переменную str  объявляется строкой с разными именами субъектов. Функция Split использует пробелы (» » ) в качестве разделителя, а максимальное количество разделений или maxsplit равно 2 .Первые две строки » Математика » и «Наука» разделены, а остальные находятся в одной строке.

Разделение строки на массив символов

Разделить строку на массив символов можно с помощью функции list( ) . Результатом является список, в котором каждый элемент является определенным символом.

Ниже показан пример разделения строки на массив символов: 

 str = «PYTHON»
print(list(str)) 

Вывод приведенного выше кода выглядит следующим образом:

 ['P', 'Y', 'T', 'H', 'O', 'N'] 

Здесь, переменная str является строкой.Строка разделяется на отдельные символы с помощью функции list( ) , и результатом является список элементов с каждым символом строки.

Разделение строки с помощью подстроки 

Вы можете получить строку после или перед определенной подстрокой с помощью функции split(). Конкретная строка задается в качестве разделителя в функции Split, и результатом становятся строки до и после этой конкретной строки.

Ниже показан пример разделения строки с помощью подстроки  : 

 fruit = «Апельсин Банан Манго Яблоко Вишня»
печать (фрукты.split("Манго")) 

Вывод приведенного выше кода выглядит следующим образом:

 ['Апельсиновый банан', 'Яблочная вишня'] 

Здесь переменная фрукты представляет собой строку с названиями разных фруктов. В качестве разделителя в функции Split берем строку «Манго» . Всякий раз, когда функция находит строку «Манго», , она разбивает всю строку на две подстроки — одну подстроку перед «Манго» и другую подстроку после «Манго».  

Разные советы по функции разделения

Поскольку мы подошли к концу статьи, позвольте мне дать вам несколько полезных советов по функции разделения: 

  1. Если maxsplit не определен в функции и их достаточно разделители в строке, результат будет иметь длину maxsplit  +1 .
  2. Если вы хотите рекомбинировать строку, которая уже была разделена в Python, вы можете выполнить конкатенацию строк.
  3. Функция разделения Python работает только со строковыми переменными. Если вы столкнулись с какой-либо проблемой при работе с разделением, вы можете заставить компилятор обрабатывать переменную как строку с str(x).

Заключение

Функция .split () в Python — очень полезный инструмент для разделения строк на куски в зависимости от разделителя, который может быть любым, начинающимся с символов, цифр или даже текста.Вы также можете указать количество разбиений, которые вы хотите, чтобы функция выполняла, используя maxsplit , который используется для извлечения определенного значения или текста из любой заданной строки с использованием списка или массивов.

Вот ключевые области, в которых вы должны были хорошо разобраться, прочитав эту статью: 

  • Что такое строка.
  • Что такое Сплит и зачем он нужен.
  • Как работает функция разделения Python.
  • Что такое параметры разделения.
  • Какие существуют различные способы разделения строк в Python
  • Важные советы по разделению

Вы узнали о функции разделения Python и различных способах ее реализации в вашей программе.При этом вы можете начать работу над любым проектом, который требует использования Split.

Если вы хотите расширить свои знания о функциях строк и разделения в Python, вы можете обратиться к официальной документации Python. Кроме того, не забудьте ознакомиться с оставшимися бесплатными учебными пособиями.

Является ли расщепленный инфинитив грамматической ошибкой в ​​современном письме?

Почти каждое руководство по стилю говорит вам, что вам следует избегать разделения инфинитива.

Но всегда ли действует это обобщенное правило?

Все мы знаем знаменитый пример нарушения правила из «Звездного пути»: смело идти туда, куда еще не ступала нога человека.

Было бы неловко, если бы я применяла хорошую английскую грамматику. Моя проверка грамматики говорит, что это должно звучать так: смело идти туда, куда еще не ступала нога человека.

Грамматика раздельного инфинитива

Это одно грамматическое правило, которое постоянно нарушают носители английского языка. Но когда это происходит в письменной форме, пуристы могут расстроиться.

Уверен, в школе вы узнали, что никогда не следует разбивать инфинитив. Это действительно правило, которому вы должны следовать буквально?

Прежде чем я попытаюсь ответить на вопрос, я быстро дам определение инфинитиву.

В отличие от других языков, в которых инфинитив состоит только из одного слова, инфинитив в английском языке имеет две формы.

Общая инфинитивная форма глагола состоит из двух слов. Он добавляет маркер от до перед основным глаголом. Простые примеры: бегать, прыгать и смотреть.

Разделенный инфинитив возникает, когда маркер от до отделен от основного глагола.

Инфинитивы не отражают время или время и никогда не должны согласовываться с подлежащим.

Но есть и голый инфинитив, который мы используем после модальных глаголов.Примеры включают в себя, должен бежать, будет прыгать и должен смотреть.

С голой формой проблем нет, потому что она не используется. Всегда можно добавить наречие перед глаголом.

Можно сказать, надо быстро бегать, часто прыгать, надо всегда смотреть.

Но с to-инфинитивом часто возникают проблемы, когда вы добавляете слово или слова между to и глаголом.

 

Смело делитесь?

Чикагское руководство по стилю называет разделенные инфинитивы шибболетами.

Странно звучащее слово означает обычай, принцип или верование, отличающие определенный класс или группу людей, особенно давние, считающиеся устаревшими или уже не имеющими значения.

В статье говорится, что благозвучие, ударение, ясность или все три качества можно улучшить, разделив инфинитив в определенных ситуациях.

Казалось бы, согласитесь, что наречие смело уместно в девизе «Звездного пути».

Еще одна согласная — Миньон Фогарти, которая, вероятно, более известна как Грамматик.

Она говорит, что единственная логическая причина избегать разделения инфинитива состоит в том, что все еще есть много людей, которые ошибочно думают, что это неправильно.

 

Использование инфинитива с разделением

Если я возьму простой пример предложения, в котором есть наречие, вы поймете, почему иногда вам нужно разделить инфинитив.

Он выбрал для постепенно распоряжаться своей коллекции.

Если мы попытаемся исправить эту фразу грамматически, возникнут проблемы.

Именно потому, что каждый вариант не может ясно сказать, что глагол распоряжаться является постепенным процессом. В каждой фразе наречие постепенно изменяет глагол на выбор или набор существительных.

Он постепенно выбрал , чтобы   избавился от своей коллекции.

Она выбрала , чтобы   постепенно распорядилась своей коллекцией.

Они постепенно выбрали до   избавились от своей коллекции.

 

Но с этими двумя фразами вы можете использовать любой вариант.

Цены на Apple iPhone ожидаются до постепенно увеличиваются .

Ожидается, что Apple iPhone с по   повысится в цене на постепенно.

Каждое предложение звучит естественно, потому что оба они изменяют цену.

В Journal of English Linguistics, To Split or Not Split: The Split Infinitive Past and Present, Moisés D.Пералес-Эскудеро процитировал эту цитату из Кембриджского руководства по использованию английского языка.

Не разделяйте инфинитив, если в результате получается неизящное предложение. Разделяйте инфинитивы, чтобы избежать неуклюжих формулировок, сохранить естественный ритм и, особенно, добиться желаемого акцента и значения.

Исходя из этого, можно сказать, что действует правило: если это звучит неловко, не расходитесь. Но если это звучит естественно, вы можете с радостью разделить инфинитив.

 

 Примеры раздельного инфинитива

Когда мы помещаем наречие или наречную фразу между маркером инфинитива to и корнем глагола, мы получаем разделенный инфинитив.Как правило, писатели классифицируют это как грамматическую ошибку.

Но это не всегда так. Выбор разделения маркера и глагола всегда зависит от того, как читается предложение.

В этом примере первые два предложения звучат естественно, а последние два звучат неловко.

Режиссеру удалось точно изобразить события военного времени.

Режиссёру удалось точно изобразить события военного времени .

Режиссер точно сумел передать события военного времени.

Режиссеру   удалось точно отобразить события военного времени.

 

Если вы сомневаетесь, вы всегда должны делать свой выбор, основываясь на том, какой порядок слов читается лучше.

Я не думаю, что вам нужно целиком и полностью понимать правило.

Я не думаю, что вам нужно полностью и полностью понимать правило .

Я не думаю, что целиком и полностью необходимы для понимания вами правила.

 

Он согласился на немедленную отставку из правительства.

Он согласился уйти из правительства немедленно .

Он немедленно согласился уйти из правительства.

 

Почти всегда есть способ избежать использования раздвоенного инфинитива, переписав предложение. Во многих случаях это правильный подход.

Но в некоторых случаях альтернативы нет.Арнольд Цвикки подчеркивает это на этом примере.

Мы ожидаем, что больше, чем двойных.
Мы ожидаем, что больше, чем удвоится.
Мы ожидаем, что это удвоит больше, чем .

Как видите, когда мы используем наречную фразу, более чем, возможна только первая фраза с раздельным инфинитивом.

 

Заключение

Когда вы используете средство проверки грамматики, оно всегда выделяет любую инфинитивную ошибку в вашем тексте.Некоторые даже дают вам замену фразы для использования.

Но вы всегда должны проверять, как читается предложение. Имеет ли это смысл и говорит ли именно то, что вы имеете в виду?

Онлайн-инструменты отлично подходят для поиска потенциальных грамматических ошибок, но они не являются корректорами.

Если вы используете разделенный инфинитив, это не обязательно ошибка.

Это происходит, когда вы хотите на намеренно изменить корневой глагол в предложении. Или, я должен сказать, обычно это происходит, когда вы намеренно хотите изменить корневой глагол в предложении.

Должен сказать, что, как правило, в большинстве случаев лучше использовать инфинитивы вместе.

Однако это правило уже не так строго, как в былые времена. Выбор остается за вами.

Пауки — документация Scrapy 2.5.1

Пауки — это классы, которые определяют, каким будет определенный сайт (или группа сайтов). очищено, в том числе о том, как выполнять сканирование (т. е. переходить по ссылкам) и как извлекать структурированные данные со своих страниц (т. е. очищать элементы).Другими словами, Пауки — это место, где вы определяете пользовательское поведение для сканирования и парсинг страниц для конкретного сайта (или, в некоторых случаях, группы сайтов).

Для пауков цикл очистки проходит примерно так:

  1. Вы начинаете с создания начальных запросов для сканирования первых URL-адресов и укажите функцию обратного вызова, которая будет вызываться с ответом, загруженным из эти запросы.

    Первые запросы на выполнение получаются путем вызова метод start_requests() , который (по умолчанию) генерирует Запрос для URL-адресов, указанных в start_urls и разобрать метод как функцию обратного вызова для Запросы.

  2. В функции обратного вызова вы анализируете ответ (веб-страницу) и возвращаете предметные объекты, Запросить объектов или итерацию этих объектов. Эти запросы также будут содержать обратный вызов (возможно, то же самое) и затем будет загружен Scrapy, а затем их ответ, обработанный указанным обратным вызовом.

  3. В функциях обратного вызова вы анализируете содержимое страницы, обычно используя Селекторы (но вы также можете использовать BeautifulSoup, lxml или что-то еще механизм, который вы предпочитаете) и создавать элементы с проанализированными данными.

  4. Наконец, элементы, возвращенные пауком, обычно сохраняются в базу данных (в каком-то конвейере элементов) или записывается в файл с использованием экспорта ленты.

Несмотря на то, что этот цикл применим (более или менее) к любому виду пауков, существуют различные типы пауков по умолчанию, объединенные в Scrapy для разных целей. Об этих типах мы и поговорим здесь.

скрепы.Паук

класс scrapy.spiders.Spider[источник]

Это самый простой паук, от которого все остальные пауки должны наследоваться (включая пауков, поставляемых в комплекте с Scrapy, а также пауков что ты сам пишешь).Никакого специального функционала он не предоставляет. Это просто предоставляет реализацию по умолчанию start_requests() , которая отправляет запросы из атрибут паука start_urls и вызывает метод паука parse для каждого из полученных ответов.

имя

Строка, определяющая имя этого паука. Имя паука, как паук находится (и создается) с помощью Scrapy, поэтому он должен быть уникальный. Однако ничто не мешает вам создать более одного экземпляра экземпляр того же паука.Это самый важный атрибут паука. и это требуется.

Если программа-паук очищает один домен, обычной практикой является присвоение имени домену. спайдер после домена, с ДВУ или без него. Так, например, паук, который ползает mywebsite.com часто называют мой сайт .

разрешенные_домены

Необязательный список строк, содержащих домены, к которым относится этот паук. разрешено ползать. Запросы URL-адресов, не принадлежащих доменным именам указанные в этом списке (или их субдомены) не будут отслеживаться, если OffsiteMiddleware включен.

Допустим, ваш целевой URL-адрес https://www.example.com/1.html , затем добавьте 'example.com' в список.

start_urls

Список URL-адресов, с которых паук начнет сканирование, если нет указаны конкретные URL-адреса. Итак, первыми загружаемыми страницами будут те перечислены здесь. Последующий запрос будет генерироваться последовательно из данных содержащиеся в начальных URL-адресах.

custom_settings

Словарь настроек, который будет переопределен во всем проекте конфигурация при запуске этого паука.Он должен быть определен как класс атрибут, так как настройки обновляются перед созданием экземпляра.

Список доступных встроенных настроек см.: Справочник по встроенным настройкам.

гусеничный

Этот атрибут устанавливается методом класса from_crawler() после инициализация класса и ссылки на Искатель Объект, к которому относится этот экземпляр паука граница.

Краулеры инкапсулируют множество компонентов в проекте для своего единственного входной доступ (например, расширения, промежуточное ПО, менеджеры сигналов и т. д.).См. Crawler API, чтобы узнать больше о них.

настройки

Конфигурация для запуска этого паука. Это Настройки экземпляра см. Тема настроек для подробного ознакомления с этой темой.

регистратор

Регистратор Python, созданный под именем Паука . Вы можете использовать его для отправлять сообщения журнала через него, как описано на Логирование от пауков.

from_crawler( сканер , *args , **kwargs )[источник]

Это метод класса, используемый Scrapy для создания ваших пауков.

Вам, вероятно, не потребуется переопределять это напрямую, потому что по умолчанию реализация действует как прокси для метода __init__() , вызывая это с заданными аргументами args и именованными аргументами kwargs .

Тем не менее, этот метод устанавливает параметры обходчика и атрибуты в новом экземпляре, чтобы к ним можно было получить доступ позже внутри код паука.

Параметры
  • Crawler ( экземпляр Crawler ) – краулер, к которому будет привязан паук

  • args ( список ) — аргументы, переданные в метод __init__()

  • kwargs ( dict ) – ключевые аргументы, переданные в метод __init__()

start_requests()[источник]

Этот метод должен возвращать итерируемый объект с первыми запросами для обхода этот паук.Он вызывается Scrapy, когда паук открывается для соскоб. Scrapy вызывает его только один раз, поэтому его можно безопасно реализовать. start_requests() в качестве генератора.

Реализация по умолчанию генерирует Request(url, dont_filter=True) для каждого URL-адреса в start_urls .

Если вы хотите изменить запросы, используемые для начала очистки домена, это метод для переопределения. Например, если вам нужно начать с входа в систему с помощью запрос POST, вы можете сделать:

 класс MySpider(scrapy.Паук):
    имя = 'мой паук'

    деф start_requests (я):
        вернуть [scrapy.FormRequest("http://www.example.com/login",
                                   formdata={'пользователь': 'джон', 'пароль': 'секрет'},
                                   обратный вызов = self.logged_in)]

    def logged_in (я, ответ):
        # здесь вы извлекаете ссылки для перехода и возвращаете запросы на
        # каждый из них с другим обратным вызовом
        проходят
 
анализ ( ответ ) [источник]

Это обратный вызов по умолчанию, используемый Scrapy для обработки загруженных ответы, когда в их запросах не указан обратный вызов.

Метод parse отвечает за обработку ответа и возврат скопированные данные и/или дополнительные URL-адреса для отслеживания. Другие обратные вызовы запросов имеют те же требования, что и для Spider класса .

Этот метод, как и любой другой обратный вызов запроса, должен возвращать итерация из запросов и/или объектов элементов.

Параметры

response ( Response ) — ответ на разбор

журнал ( сообщение [, уровень , компонент ]) [источник]

Оболочка, которая отправляет сообщение журнала через регистратор Spider , сохранено для обратной совместимости.Для получения дополнительной информации см. Логирование от пауков.

закрыт( причина )

Вызывается при закрытии паука. Этот метод обеспечивает быстрый доступ к signal.connect() для сигнала spider_closed .

Рассмотрим пример:

 импортный скрап


класс MySpider (scrapy.Spider):
    имя = 'example.com'
    разрешенные_домены = ['example.com']
    start_urls = [
        «http://www.example.com/1.HTML',
        'http://www.example.com/2.html',
        'http://www.example.com/3.html',
    ]

    деф синтаксический анализ (я, ответ):
        self.logger.info('Только что получен ответ от %s!', response.url)
 

Вернуть несколько запросов и элементов из одного обратного вызова:

 импортный скрап

класс MySpider (scrapy.Spider):
    имя = 'example.com'
    разрешенные_домены = ['example.com']
    start_urls = [
        'http://www.example.com/1.html',
        'http://www.example.com/2.html',
        http://www.пример.com/3.html',
    ]

    деф синтаксический анализ (я, ответ):
        для h4 в response.xpath('//h4').getall():
            выход {"название": h4}

        для href в response.xpath('//a/@href').getall():
            выход scrapy.Request (response.urljoin (href), self.parse)
 

Вместо start_urls вы можете напрямую использовать start_requests() ; чтобы сделать данные более структурированными, вы можете использовать объекты Item :

 импортный скрап
из myproject.items импортировать MyItem

класс MySpider (скрапи.Паук):
    имя = 'example.com'
    разрешенные_домены = ['example.com']

    деф start_requests (я):
        yield scrapy.Request('http://www.example.com/1.html', self.parse)
        yield scrapy.Request('http://www.example.com/2.html', self.parse)
        yield scrapy.Request('http://www.example.com/3.html', self.parse)

    деф синтаксический анализ (я, ответ):
        для h4 в response.xpath('//h4').getall():
            выход MyItem (название = h4)

        для href в response.xpath('//a/@href').getall():
            выход скрап.Запрос (response.urljoin (href), self.parse)
 

аргументы паука

Пауки могут получать аргументы, изменяющие их поведение. Некоторые распространенные способы использования Аргументы паука должны определять начальные URL-адреса или ограничивать сканирование до определенные разделы сайта, но с их помощью можно настроить любые функциональность паука.

Аргументы Spider передаются через команду crawl с использованием - вариант . Например:

 scrapy crawl myspider -a category=electronics
 

Пауки могут получить доступ к аргументам в своих методах __init__ :

 импортный скрап

класс MySpider (скрапи.Паук):
    имя = 'мой паук'

    def __init__(self, category=None, *args, **kwargs):
        super(MySpider, self).__init__(*args, **kwargs)
        self.start_urls = [f'http://www.example.com/categories/{category}']
        # ...
 

Метод по умолчанию __init__ будет принимать любые аргументы паука и скопируйте их в паук как атрибуты. Приведенный выше пример также можно записать следующим образом:

.
 импортный скрап

класс MySpider (scrapy.Spider):
    имя = 'мой паук'

    деф start_requests (я):
        выход скрап.Запрос (f'http://www.example.com/categories/{self.category}')
 

Имейте в виду, что аргументы паука — это только строки. Сам по себе паук ничего анализировать не будет. Если бы вы установили атрибут start_urls из командной строки, вам придется разобрать его самостоятельно в список используя что-то вроде ast.literal_eval() или json.loads() а затем установите его как атрибут. В противном случае вы бы вызвали итерацию по строке start_urls . (очень распространенная ловушка python) в результате каждый символ рассматривается как отдельный URL-адрес.

Допустимым вариантом использования является установка учетных данных http auth используется HttpAuthMiddleware или пользовательский агент используется UserAgentMiddleware :

 scrapy crawl myspider -a http_user=myuser -a http_pass=mypassword -a user_agent=mybot
 
Аргументы

Spider также можно передавать через Scrapyd schedule.json API. См. документацию Scrapyd.

Общие пауки

Scrapy поставляется с некоторыми полезными универсальными пауками, которые вы можете использовать для создания подклассов. ваши пауки из.Их цель — предоставить удобную функциональность для нескольких общие случаи очистки, такие как переход по всем ссылкам на сайте на основе определенных правила, сканирование файлов Sitemap или анализ фида XML/CSV.

Для примеров, используемых в следующих пауках, мы предполагаем, что у вас есть проект с TestItem , объявленным в модуле myproject.items :

 импортный скрап

класс TestItem(scrapy.Item):
    id = скрап.Поле()
    имя = скрап.Поле()
    описание = скрап.Поле()
 

Ползающий паук

класс scrapy.spiders.CrawlSpider[источник]

Это наиболее часто используемый паук для сканирования обычных веб-сайтов, поскольку он предоставляет удобный механизм перехода по ссылкам путем определения набора правил. Возможно, это не лучший вариант для вашего конкретного веб-сайта или проекта, но он достаточно общий для нескольких случаев, так что вы можете начать с него и переопределить по мере необходимости для дополнительных пользовательских функций или просто реализуйте свой собственный паук.

Помимо атрибутов, унаследованных от Паука (которые вы должны указать), этот класс поддерживает новый атрибут:

правила

Список из одного (или нескольких) объектов Rule . Каждый Правило определяет определенное поведение для сканирования сайта. Объекты правил описано ниже. Если несколько правил соответствуют одной и той же ссылке, первое будут использоваться в соответствии с порядком, в котором они определены в этом атрибуте.

Этот паук также предоставляет переопределяемый метод:

parse_start_url( ответ , **kwargs )[источник]

Этот метод вызывается для каждого ответа, созданного для URL-адресов в атрибут паука start_urls .Он позволяет разбирать первоначальные ответы и должны возвращать либо объект предмета, запрос объект или итерируемый объект, содержащий любой из них.

Правила сканирования
класс Scrapy.spiders.rule ( link_extractor = none , callback = none , cb_kwargs = none , Следуйте = none , process_links = none , process_request = none , )[источник]

link_extractor — это объект Link Extractor, который определяет, как будут извлекаться ссылки с каждой просканированной страницы.Каждая созданная ссылка будет использоваться для создания объекта Request , который будет содержать текст ссылки в его мета словаре (под ключом link_text ). Если этот параметр опущен, будет использоваться экстрактор ссылок по умолчанию, созданный без аргументов. в результате все ссылки извлекаются.

обратный вызов является вызываемым или строковым (в этом случае метод из паука будет использоваться объект с таким именем), который будет вызываться для каждой ссылки, извлеченной с помощью указанный экстрактор ссылок.Этот обратный вызов получает ответ . в качестве первого аргумента и должен возвращать либо один экземпляр, либо итерацию объекты item и/или объекты Request (или любой их подкласс). Как было сказано выше, полученный Response объект будет содержать текст ссылки, которая произвела запрос в его мета словаре (под ключом link_text )

cb_kwargs — это словарь, содержащий аргументы ключевого слова, которые должны быть переданы в функция обратного вызова.

follow — логическое значение, указывающее, следует ли переходить по ссылкам из каждого ответ, извлеченный с помощью этого правила. Если обратный вызов равен None , следуйте значениям по умолчанию . на True , в противном случае по умолчанию используется значение False .

process_links — вызываемый объект или строка (в этом случае метод из будет использоваться объект паука с этим именем), который будет вызываться для каждого списка ссылок, извлеченных из каждого ответа с использованием указанного link_extractor .Это в основном используется для целей фильтрации.

process_request является вызываемым (или строкой, в этом случае метод из будет использоваться объект паука с этим именем), который будет вызываться для каждого Запрос извлечен этим правилом. Этот вызываемый объект должен принять указанный запрос в качестве первого аргумента и ответ из которого возник запрос в качестве второго аргумента. Он должен вернуть Объект запроса или Нет (чтобы отфильтровать запрос).

errback является вызываемым или строковым (в этом случае метод из паука будет использоваться объект с этим именем), который будет вызываться, если возникает какое-либо исключение. возникает при обработке запроса, сгенерированного правилом. Он получает Twisted Failure экземпляр в качестве первого параметра.

Предупреждение

Из-за внутренней реализации необходимо явно указать обратные вызовы для новых запросов при написании пауков на основе CrawlSpider ; в противном случае может произойти неожиданное поведение.

Новое в версии 2.0: Параметр errback .

Пример CrawlSpider

Теперь рассмотрим пример CrawlSpider с правилами:

 импортный скрап
из scrapy.spiders импортировать CrawlSpider, Rule
из scrapy.linkextractors импортировать LinkExtractor

класс MySpider (CrawlSpider):
    имя = 'example.com'
    разрешенные_домены = ['example.com']
    start_urls = ['http://www.example.com']

    правила = (
        # Извлечь ссылки, соответствующие 'category.php' (но не соответствующие 'subsection.php')
        # и переходить по ссылкам из них (поскольку отсутствие обратного вызова означает по умолчанию follow=True).
        Правило(LinkExtractor(разрешить=('категория\.php', ), запретить=('подраздел\.php', ))),

        # Извлечь ссылки, соответствующие 'item.php', и проанализировать их с помощью метода паука parse_item
        Правило(LinkExtractor(разрешить=('item\.php', )), callback='parse_item'),
    )

    def parse_item (я, ответ):
        self.logger.info('Привет, это страница элемента! %s', response.url)
        элемент = скрап.Элемент ()
        элемент ['id'] = ответ.xpath('//td[@id="item_id"]/text()').re(r'ID: (\d+)')
        item['name'] = response.xpath('//td[@id="item_name"]/text()').get()
        item['description'] = response.xpath('//td[@id="item_description"]/text()').get()
        item['link_text'] = response.meta['link_text']
        url = response.xpath('//td[@id="additional_data"]/@href').get()
        вернуть response.follow (url, self.parse_additional_page, cb_kwargs = dict (item = item))

    def parse_additional_page (я, ответ, элемент):
        элемент['дополнительные_данные'] = ответ.xpath('//p[@id="additional_data"]/text()').get()
        вернуть изделие
 

Этот паук начнет сканировать домашнюю страницу example.com, собирая категории ссылки и ссылки на элементы, анализируя последние с помощью метода parse_item . За каждый ответ элемента, некоторые данные будут извлечены из HTML с использованием XPath, и Предмет будет заполнен им.

XMLFeedSpider

класс scrapy.spiders.XMLFeedSpider[источник]

XMLFeedSpider предназначен для синтаксического анализа XML-каналов путем их итерации с помощью определенное имя узла.Итератор можно выбрать из: iternodes , xml , и html . Рекомендуется использовать итератор iternodes для соображений производительности, поскольку итераторы xml и html генерируют весь DOM сразу, чтобы проанализировать его. Однако, используя html в качестве iterator может быть полезен при анализе XML с плохой разметкой.

Чтобы установить итератор и имя тега, вы должны определить следующий класс атрибуты:

итератор

Строка, определяющая используемый итератор.Это может быть либо:

  • 'iternodes' — быстрый итератор на основе регулярных выражений

  • 'html' — итератор, использующий Selector . Имейте в виду, что это использует синтаксический анализ DOM и должен загружать весь DOM в памяти. что может быть проблемой для больших фидов

  • 'xml' — итератор, использующий Selector . Имейте в виду, что это использует синтаксический анализ DOM и должен загружать весь DOM в памяти. что может быть проблемой для больших фидов

По умолчанию: 'iternodes' .

итертаг

Строка с именем узла (или элемента) для итерации. Пример:

пространства имен

Список из (префикс, uri) кортежей, которые определяют пространства имен доступны в этом документе, который будет обрабатываться этим пауком. То Префикс и uri будут использоваться для автоматической регистрации пространства имен с помощью Метод register_namespace() .

Затем вы можете указать узлы с пространствами имен в itertag атрибут.

Пример:

 класс YourSpider (XMLFeedSpider):

    пространства имен = [('n', 'http://www.sitemaps.org/schemas/sitemap/0.9')]
    itertag = 'n: URL'
    # ...
 

Помимо этих новых атрибутов, этот паук имеет следующие переопределяемые методы тоже:

адаптировать_ответ ( ответ ) [источник]

Метод, который получает ответ, как только он поступает от паука промежуточное ПО до того, как паук начнет его анализировать.Его можно использовать для модификации тело ответа перед его разбором. Этот метод получает ответ и также возвращает ответ (это может быть тот же самый или другой).

parse_node( ответ , селектор )[источник]

Этот метод вызывается для узлов, соответствующих предоставленному имени тега ( итертаг ). Получает ответ и Селектор для каждого узла. Переопределение этого метод обязателен. В противном случае, ваш паук не будет работать.Этот метод должен возвращать объект item, a Запросить объект или итерацию, содержащую любой из их.

process_results ( ответ , результат ) [источник]

Этот метод вызывается для каждого результата (элемента или запроса), возвращаемого паук, и он предназначен для выполнения последней необходимой обработки прежде чем возвращать результаты в ядро ​​​​фреймворка, например, установив идентификаторы предметов. Он получает список результатов и ответ, который возник эти результаты.Он должен возвращать список результатов (элементов или запросов).

Предупреждение

Из-за внутренней реализации необходимо явно указать обратные вызовы для новых запросов при написании пауков на основе XMLFeedSpider ; в противном случае может произойти неожиданное поведение.

Пример XMLFeedSpider

Этих пауков довольно легко использовать, давайте посмотрим на один пример:

 из импорта scrapy.spiders XMLFeedSpider
из моего проекта.импорт элементов TestItem

класс MySpider (XMLFeedSpider):
    имя = 'example.com'
    разрешенные_домены = ['example.com']
    start_urls = ['http://www.example.com/feed.xml']
    iterator = 'iternodes' # Это на самом деле не нужно, так как это значение по умолчанию
    итертег = 'элемент'

    def parse_node (я, ответ, узел):
        self.logger.info('Привет, это узел <%s>!: %s', self.itertag, ''.join(node.getall()))

        элемент = ТестовыйЭлемент()
        элемент['id'] = узел.xpath('@id').get()
        элемент['имя'] = узел.xpath('имя').получить()
        элемент['описание'] = node.xpath('описание').get()
        вернуть изделие
 

По сути, мы создали паука, который загружает ленту из заданный start_urls , а затем перебирает каждый из его тегов item , распечатывает их и сохраняет некоторые случайные данные в Item .

CSVFeedSpider

класс scrapy.spiders.CSVFeedSpider[источник]

Этот паук очень похож на XMLFeedSpider, за исключением того, что он повторяет по строкам, а не по узлам.Метод, который вызывается на каждой итерации parse_row() .

разделитель

Строка с символом-разделителем для каждого поля в CSV-файле По умолчанию ',' (запятая).

кавычка

Строка с символом включения для каждого поля в CSV-файле По умолчанию '"' (кавычки).

Список имен столбцов в CSV-файле.

parse_row ( ответ , строка ) [источник]

Получает ответ и словарь (представляющий каждую строку) с ключом для каждой предоставленный (или обнаруженный) заголовок CSV-файла. Этот паук также дает возможность переопределить методы adapt_response и process_results для предварительной и последующей обработки.

Пример CSVFeedSpider

Давайте рассмотрим пример, похожий на предыдущий, но с использованием CSVFeedSpider :

 из скрапа.импорт пауков CSVFeedSpider
из myproject.items импортировать TestItem

класс MySpider (CSVFeedSpider):
    имя = 'example.com'
    разрешенные_домены = ['example.com']
    start_urls = ['http://www.example.com/feed.csv']
    разделитель = ';'
    кавычка = "'"
    заголовки = ['id', 'имя', 'описание']

    def parse_row (я, ответ, строка):
        self.logger.info('Привет, это строка!: %r', строка)

        элемент = ТестовыйЭлемент()
        элемент ['id'] = строка ['id']
        элемент['имя'] = строка['имя']
        элемент['описание'] = строка['описание']
        вернуть изделие
 

Карта сайтаПаук

класс скрепы.spiders.SitemapSpider[источник]

SitemapSpider позволяет сканировать сайт, обнаруживая URL-адреса с помощью Карты сайта.

Он поддерживает вложенные карты сайта и обнаружение URL-адресов карты сайта из robots.txt.

sitemap_urls

Список URL-адресов, указывающих на карты сайта, URL-адреса которых вы хотите сканировать.

Вы также можете указать файл robots.txt, и он будет проанализирован для извлечения URL-адреса карты сайта из него.

sitemap_rules

Список кортежей (регулярное выражение, обратный вызов) где:

  • регулярное выражение — это регулярное выражение для сопоставления URL-адресов, извлеченных из карт сайта. регулярное выражение может быть либо строкой, либо скомпилированным объектом регулярного выражения.

  • обратный вызов — это обратный вызов, используемый для обработки совпадающих URL-адресов. регулярное выражение. обратный вызов может быть строкой (указывающей имя метода паука) или вызываемый объект.

Например:

 sitemap_rules = [('/product/', 'parse_product')]
 

Правила применяются по порядку, и только первое совпадающее будет использовал.

Если вы опустите этот атрибут, все URL-адреса, найденные в картах сайта, будут обрабатывается обратным вызовом parse .

sitemap_follow

Список регулярных выражений карты сайта, которым следует следовать. Это только для сайтов, использующих файлы индекса Sitemap, которые указывают на другие файлы Sitemap файлы.

По умолчанию соблюдаются все карты сайта.

sitemap_alternate_links

Указывает, следует ли переходить по альтернативным ссылкам для одного URL-адреса . Эти это ссылки на тот же веб-сайт на другом языке, передаваемые в тот же блок url .

Например:

 <ссылка>
    http://example.com/
    

 

Если установлено sitemap_alternate_links , будут получены оба URL. С участием sitemap_alternate_links отключено, только http://example.com/ будет получено.

По умолчанию sitemap_alternate_links отключен.

sitemap_filter( записей )[источник]

Это функция фильтра, которую можно переопределить для выбора записей карты сайта. на основе их атрибутов.

Например:

 <ссылка>
    http://example.com/
    2005-01-01

 

Мы можем определить функцию sitemap_filter для фильтрации записей по дате:

 из даты и времени импорта даты и времени
импорт из scrapy.spiders SitemapSpider

класс FilteredSitemapSpider (SitemapSpider):
    имя = 'filtered_sitemap_spider'
    разрешенные_домены = ['example.com']
    sitemap_urls = ['http://пример.com/sitemap.xml']

    def sitemap_filter (я, записи):
        для записи в записи:
            date_time = datetime.strptime (запись ['lastmod'], '%Y-%m-%d')
            если дата_время.год >= 2005:
                доходная запись
 

Это позволит получить только записей измененных в 2005 году и следующие годы.

Записи — это объекты dict, извлеченные из документа карты сайта. Обычно ключ — это имя тега, а значение — текст внутри него.

Важно отметить, что:

  • поскольку атрибут loc обязателен, записи без этого тега отбрасываются

  • альтернативные ссылки хранятся в списке с ключом альтернативные (см. sitemap_alternate_links )

  • пространства имен удалены, поэтому теги lxml с именем {namespace}tagname становятся только tagname

Если вы пропустите этот метод, все записи, найденные в картах сайта, будут обрабатывается, соблюдая другие атрибуты и их настройки.

Карта сайта Примеры пауков

Самый простой пример: обработать все URL-адреса, обнаруженные с помощью карт сайта, с помощью разбор обратный вызов:

 из импорта scrapy.spiders SitemapSpider

класс MySpider (SitemapSpider):
    sitemap_urls = ['http://www.example.com/sitemap.xml']

    деф синтаксический анализ (я, ответ):
        pass # ... очистить элемент здесь ...
 

Обработка некоторых URL-адресов с определенным обратным вызовом и других URL-адресов с другим обратный звонок:

 из скрапа.импорт пауков SitemapSpider

класс MySpider (SitemapSpider):
    sitemap_urls = ['http://www.example.com/sitemap.xml']
    карта_rules = [
        ('/продукт/', 'parse_product'),
        ('/категория/', 'parse_category'),
    ]

    def parse_product (я, ответ):
        пройти # ... соскоблить продукт ...

    def parse_category (я, ответ):
        проход # ... очистить категорию ...
 

Следуйте картам сайта, определенным в файле robots.txt, и только следуйте картам сайта чей URL содержит /sitemap_shop :

 из скрапа.импорт пауков SitemapSpider

класс MySpider (SitemapSpider):
    sitemap_urls = ['http://www.example.com/robots.txt']
    карта_rules = [
        ('/магазин/', 'parse_shop'),
    ]
    sitemap_follow = ['/sitemap_shops']

    def parse_shop (я, ответ):
        пройти # ... скребком здесь ...
 

Объединение SitemapSpider с другими источниками URL-адресов:

 из импорта scrapy.spiders SitemapSpider  класс MySpider (SitemapSpider):
 sitemap_urls = ['http://www.example.com/robots.текст']
 карта_rules = [
 ('/магазин/', 'parse_shop'),
 ]  other_urls = ['http://www.

admin

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *