一般来说，我发现在编译模式时使用标志比内联使用标志更容易(至少更容易记住如何使用)，比如re.I。

>>> foo_pat = re.compile('foo',re.I)
>>> foo_pat.findall('some string FoO bar')
['FoO']

vs

>>> re.findall('(?i)foo','some string FoO bar')
['FoO']

我想说的是，预编译在概念上和“字面上”(如在“文学编程”中)都是有利的。看看这段代码片段:

from re import compile as _Re

class TYPO:

  def text_has_foobar( self, text ):
    return self._text_has_foobar_re_search( text ) is not None
  _text_has_foobar_re_search = _Re( r"""(?i)foobar""" ).search

TYPO = TYPO()

在你的应用程序中，你可以这样写:

from TYPO import TYPO
print( TYPO.text_has_foobar( 'FOObar ) )

this is about as simple in terms of functionality as it can get. because this is example is so short, i conflated the way to get _text_has_foobar_re_search all in one line. the disadvantage of this code is that it occupies a little memory for whatever the lifetime of the TYPO library object is; the advantage is that when doing a foobar search, you'll get away with two function calls and two class dictionary lookups. how many regexes are cached by re and the overhead of that cache are irrelevant here.

将其与更常见的风格进行比较，如下所示:

import re

class Typo:

  def text_has_foobar( self, text ):
    return re.compile( r"""(?i)foobar""" ).search( text ) is not None

在应用中:

typo = Typo()
print( typo.text_has_foobar( 'FOObar ) )

我很乐意承认我的风格在python中是非常不寻常的，甚至可能是有争议的。然而，在更接近python的使用方式的示例中，为了进行一次匹配，我们必须实例化一个对象，进行三次实例字典查找，并执行三次函数调用;此外，当使用超过100个正则表达式时，我们可能会遇到重新缓存的麻烦。此外，正则表达式被隐藏在方法体中，这在大多数情况下并不是一个好主意。

可以说，每一个措施的子集——有针对性的，别名的import语句;别名方法(如适用);减少函数调用和对象字典查找——可以帮助减少计算和概念的复杂性。

这个答案可能姗姗来迟，但却是一个有趣的发现。如果你打算多次使用regex，使用compile真的可以节省你的时间(这在文档中也有提到)。下面你可以看到，当直接调用match方法时，使用编译后的正则表达式是最快的。将一个编译好的正则表达式传递给re.match会使它更慢，而将re.match与patter字符串传递在中间的某个地方。

>>> ipr = r'\D+((([0-2][0-5]?[0-5]?)\.){3}([0-2][0-5]?[0-5]?))\D+'
>>> average(*timeit.repeat("re.match(ipr, 'abcd100.10.255.255 ')", globals={'ipr': ipr, 're': re}))
1.5077415757028423
>>> ipr = re.compile(ipr)
>>> average(*timeit.repeat("re.match(ipr, 'abcd100.10.255.255 ')", globals={'ipr': ipr, 're': re}))
1.8324008992184038
>>> average(*timeit.repeat("ipr.match('abcd100.10.255.255 ')", globals={'ipr': ipr, 're': re}))
0.9187896518778871

我有很多运行一个编译过的正则表达式和实时编译的经验，并没有注意到任何可感知的差异。显然，这只是传闻，当然也不是反对编译的有力论据，但我发现两者之间的差异可以忽略不计。

编辑: 在快速浏览了实际的Python 2.5库代码后，我发现无论何时使用正则表达式(包括调用re.match())， Python都会在内部编译和缓存正则表达式，因此实际上只在正则表达式被编译时进行更改，并且不应该节省太多时间——只节省检查缓存所需的时间(对内部dict类型的键查找)。

来自re.py模块(评论是我的):

def match(pattern, string, flags=0):
    return _compile(pattern, flags).match(string)

def _compile(*key):

    # Does cache check at top of function
    cachekey = (type(key[0]),) + key
    p = _cache.get(cachekey)
    if p is not None: return p

    # ...
    # Does actual compilation on cache miss
    # ...

    # Caches compiled regex
    if len(_cache) >= _MAXCACHE:
        _cache.clear()
    _cache[cachekey] = p
    return p

我仍然经常预编译正则表达式，但只是为了将它们绑定到一个漂亮的、可重用的名称，而不是为了任何预期的性能提升。

我同意诚实的亚伯，所给例子中的匹配(…)是不同的。他们不是一对一的比较，因此，结果是不同的。为了简化我的回答，我用A, B, C, D来表示这些函数。哦，是的，我们在re.py中处理的是4个函数而不是3个。

运行这段代码:

h = re.compile('hello')                   # (A)
h.match('hello world')                    # (B)

与运行此代码相同:

re.match('hello', 'hello world')          # (C)

因为，当查看源代码re.py时，(A + B)意味着:

h = re._compile('hello')                  # (D)
h.match('hello world')

(C)实际上是:

re._compile('hello').match('hello world')

因此，(C)与(B)并不相同，实际上(C)在调用(D)之后调用(B)， (D)也被(A)调用，换句话说，(C) = (A) + (B)，因此，在循环中比较(A + B)与在循环中比较(C)的结果相同。

George的regexTest.py为我们证明了这一点。

noncompiled took 4.555 seconds.           # (C) in a loop
compiledInLoop took 4.620 seconds.        # (A + B) in a loop
compiled took 2.323 seconds.              # (A) once + (B) in a loop

大家的兴趣是，如何得到2.323秒的结果。为了确保compile(…)只被调用一次，我们需要将编译后的regex对象存储在内存中。如果使用类，则可以存储对象，并在每次调用函数时重用该对象。

class Foo:
    regex = re.compile('hello')
    def my_function(text)
        return regex.match(text)

如果我们不使用类(这是我今天的要求)，那么我没有评论。我还在学习如何在Python中使用全局变量，我知道全局变量不是什么好东西。

还有一点，我认为使用(A) + (B)的方法有优势。以下是我观察到的一些事实(如果我错了，请指正):

Calls A once, it will do one search in the _cache followed by one sre_compile.compile() to create a regex object. Calls A twice, it will do two searches and one compile (because the regex object is cached). If the _cache gets flushed in between, then the regex object is released from memory and Python needs to compile again. (someone suggests that Python won't recompile.) If we keep the regex object by using (A), the regex object will still get into _cache and get flushed somehow. But our code keeps a reference on it and the regex object will not be released from memory. Those, Python need not to compile again. The 2 seconds difference in George's test compiled loop vs compiled is mainly the time required to build the key and search the _cache. It doesn't mean the compile time of regex. George's reallycompile test show what happens if it really re-do the compile every time: it will be 100x slower (he reduced the loop from 1,000,000 to 10,000).

以下是(A + B)比(C)更好的情况:

如果可以在类中缓存regex对象的引用。 如果需要重复调用(B)(在循环内或多次)，则必须在循环外缓存对regex对象的引用。

如果(C)足够好:

不能缓存引用。 我们只是偶尔用一次。 总的来说，我们没有太多的正则表达式(假设编译后的正则表达式永远不会被刷新)

简单回顾一下，以下是abc:

h = re.compile('hello')                   # (A)
h.match('hello world')                    # (B)
re.match('hello', 'hello world')          # (C)

感谢阅读。

一般来说，我发现在编译模式时使用标志比内联使用标志更容易(至少更容易记住如何使用)，比如re.I。

>>> foo_pat = re.compile('foo',re.I)
>>> foo_pat.findall('some string FoO bar')
['FoO']

vs

>>> re.findall('(?i)foo','some string FoO bar')
['FoO']