{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Zajęcia 2: Wyrażenia regularne\n",
    "\n",
    "Wszystkie zadania ćwiczeniowe należy rozwiązywać w języku Python w kopii Jupyter Notebook'a dla danych zajęć w wyznaczonych miejscach (komórki z komentarzem `# Solution`).\n",
    "\n",
    "Nie należy usuwać komórek z treścią zadań.\n",
    "\n",
    "Należy wyświetlać outputy przy pomocy `print`\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Istnieją 2 moduły do wykorzystania wyrażeń regularnych w Pythonie: `re` oraz `regex`\n",
    "\n",
    "Moduł `re` jest częścią standardowej biblioteki języka Python, natomiast `regex` stanowi osobny moduł, który należy zainstalować, by móc z niego korzystać. Moduł `re` jest prostszy i będzie wykorzystywany na potrzeby tych zajęć.\n",
    "\n",
    "Dokumentacja: https://docs.python.org/3/library/re.html\n",
    "\n",
    "Dla chętnych: wyzwanie uczenia maszynowego, w którym można było zastosować wyrażenia regularne https://www.kaggle.com/c/pii-detection-removal-from-educational-data "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Zadanie 1\n",
    "Napisz funkcje wykorzystujące wyrażenia regularne do walidacji danych osobowych. Funkcje muszą zwrócić wartość `True`, gdy walidacja przejdzie pomyślnie, a w przeciwnym wypadku wartość `False`. Uwaga: funkcja nie ma sprawdzać, czy w danym tekście znajduje się dany rodzaj danych, tylko czy w pełni stanowi dany obiekt (np. tekst \"Imię: Adam\" albo \"Adam to szef\" nie powinien przejść walidacji). Funkcje do napisania:\n",
    "* Funkcja walidująca imię (minimum 2 litery, zaczyna się wielką literą, pozostałe litery są małe, nie zawiera innych znaków oprócz liter)\n",
    "* Funkcja walidująca nr telefonu w formacie (XX) XXX-XX-XX (np. (61) 222-45-56)\n",
    "* Funkcja walidująca kod pocztowy XX-XXX (np. 61-620)\n",
    "* Funkcja walidująca adres email (uproszczone założenia: pierwsza część składa się z liter i cyfr, potem mamy symbol \"@\", następnie domenę składającą się z liter, dalej symbol \".\" i na końcu ciąg liter od 2 do 6 znaków)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# Solution 1\n",
    "\n",
    "def validate_name(text):\n",
    "    pass\n",
    "\n",
    "\n",
    "def validate_phone_number(phone_number):\n",
    "    pass\n",
    "\n",
    "\n",
    "def validate_zip_code(zip_code):\n",
    "    pass\n",
    "\n",
    "\n",
    "def validate_email(email):\n",
    "    pass\n",
    "\n",
    "\n",
    "names = [\"Adam\", \"Ewa\", \"adam\", \"maciek15pl\", \"y\", \"ka$ia\", \"Adam to szef\", \"adam To szef\"]\n",
    "phone_numbers = [\"(61) 222-45-56\", \"telefon: (61) 222-45-56\", \"23 123-25-64\", \"(61) 5312-53-1\", \"(00 1110022)\"]\n",
    "zip_codes = [\"61-620\", \"63-125 \", \"12345\", \"125-21\"]\n",
    "emails = [\"sigmaboy@sigma.pl\", \"superbohater2008@gmail.com\", \"bieg@cz@gmail.com\", \".slodkipiesek.@pieskowo.eu\", \"@do.it\"]\n",
    "\n",
    "\n",
    "print(\"NAMES\")\n",
    "for name in names:\n",
    "    print(f\"{name}: {validate_name(name)}\")\n",
    "\n",
    "print(\"PHONE NUMBERS\")\n",
    "for phone_number in phone_numbers:\n",
    "    print(f\"{phone_number}: {validate_phone_number(phone_number)}\")\n",
    "\n",
    "print(\"ZIP CODES\")\n",
    "for code in zip_codes:\n",
    "    print(f\"{code}: {validate_zip_code(code)}\")\n",
    "\n",
    "print(\"EMAILS\")\n",
    "for email in emails:\n",
    "    print(f\"{email}: {validate_email(email)}\")"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Zadanie 2\n",
    "Napisz funkcję, która podzieli tekst na zdania. Zdanie kończy się kropką, znakiem zapytania lub wykrzyknikiem. Podzielone zdania muszą zachować pierwotną interpunkcję (czyli po podziale kropka/wykrzyknik/znak zapytania muszą występować w rozdzielonych od siebie zdaniach). Wykorzystaj pojedynczy pattern z wyrażeń regularnych.  "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# Solution 2\n",
    "\n",
    "def split_sentences(text):\n",
    "    pass"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Zadanie 3\n",
    "Napisz funkcję, który znajdzie w tekście jak największą liczbę wulgaryzmów i zastąpi je ciągiem znaków \"---\" (i zwróci tekst bez wulgaryzmów). Użyj wyrażeń regularnych. Pamiętaj, że wulgaryzmy odmieniają się przez przypadki oraz tworzy się z nich czasowniki, które również można uznać za wulgaryzmy. Przetestuj program na prawdziwym tekście (minimum 500 znaków) zawierającym różne wulgaryzmy (np. jakaś wypowiedź z forum internetowego).\n",
    "\n",
    "Nie wolno stosować długiej listy słów odmienionych w różny sposób jako pattern, należy użyć relatywnie niedużej listy i zastosować odpowiedni pattern pokrywający różne odmiany danego słowa."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# Solution 3\n",
    "\n",
    "def censor_text(text):\n",
    "    pass"
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "base",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.11.5"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 2
}