import pandas as pd
df_0 = pd.read_csv('test.csv', delimiter = ';')
print(df_0)
print('\n----- df_contain ------')
df_contain = df_0[df_0.column1.str.contains("example")]
print(df_contain)
print('\n----- df_not_contain ------')
df_not_contain = df_0[~df_0.column1.str.contains("example")]
print(df_not_contain)
df_contain.to_csv('contain.csv')
df_not_contain.to_csv('not_contain.csv')import pyvips
in_file = "Твой.jpg"
tgt_size = 100
# vips Image
image = pyvips.Image.new_from_file(in_file, access='sequential', memory=True)
image_width = image.width
# коэфф масштабирования
vscale = tgt_size / image_width
resample = pyvips.enums.Kernel.CUBIC # может быть CUBIC, LANCZOS2, LANCZOS3, LINEAR, MITCHELL, NEAREST
im = image.resize(vscale, kernel = resample) # кубическая
# Сохранить
# качество от 1 до 100, больше - качество лучше, размер файла больше
# только для jpg и webp
Q_FACTOR = 69
im.jpegsave(out_file, Q = Q_FACTOR, strip = True)
# im.webpsave(out_file, Q = Q_FACTOR, strip = True)
# сжатие только для png
# PNG_COMP = 9
# im.pngsave(out_file, compression = PNG_COMP, strip = True)
https://stackoverflow-com.translate.goog/questions...
Прямая цитата:
Ваша таблица слов должна содержать все слова (ВСЕ), ваша таблица синонимов содержит только указатели на синонимы (а не на отдельное слово!) ..
Если бы у вас было три слова: A, B и C, которые являются синонимами, ваша БД была бы
Не бойтесь большого количества записей в SYNONYM_TABLE, ими будет управлять компьютер, и они необходимы для отражения существующих связей между словами.