在Python中对正则表达式使用compile有什么好处吗?
h = re.compile('hello')
h.match('hello world')
vs
re.match('hello', 'hello world')
在Python中对正则表达式使用compile有什么好处吗?
h = re.compile('hello')
h.match('hello world')
vs
re.match('hello', 'hello world')
当前回答
除了表演。
使用compile帮助我区分的概念 1. 模块(re), 2. 正则表达式对象 3.匹配对象 当我开始学习正则表达式的时候
#regex object
regex_object = re.compile(r'[a-zA-Z]+')
#match object
match_object = regex_object.search('1.Hello')
#matching content
match_object.group()
output:
Out[60]: 'Hello'
V.S.
re.search(r'[a-zA-Z]+','1.Hello').group()
Out[61]: 'Hello'
作为补充,我做了一个详尽的备忘单模块re供您参考。
regex = {
'brackets':{'single_character': ['[]', '.', {'negate':'^'}],
'capturing_group' : ['()','(?:)', '(?!)' '|', '\\', 'backreferences and named group'],
'repetition' : ['{}', '*?', '+?', '??', 'greedy v.s. lazy ?']},
'lookaround' :{'lookahead' : ['(?=...)', '(?!...)'],
'lookbehind' : ['(?<=...)','(?<!...)'],
'caputuring' : ['(?P<name>...)', '(?P=name)', '(?:)'],},
'escapes':{'anchor' : ['^', '\b', '$'],
'non_printable' : ['\n', '\t', '\r', '\f', '\v'],
'shorthand' : ['\d', '\w', '\s']},
'methods': {['search', 'match', 'findall', 'finditer'],
['split', 'sub']},
'match_object': ['group','groups', 'groupdict','start', 'end', 'span',]
}
其他回答
抛开性能差异不考虑,使用re.compile和使用编译后的正则表达式对象进行匹配(任何与正则表达式相关的操作)使得Python运行时的语义更加清晰。
我有过调试一些简单代码的痛苦经历:
compare = lambda s, p: re.match(p, s)
然后我用compare in
[x for x in data if compare(patternPhrases, x[columnIndex])]
其中patternPhrases应该是一个包含正则表达式字符串的变量,x[columnIndex]是一个包含字符串的变量。
我有麻烦,patternPhrases不匹配一些预期的字符串!
但是如果我使用re.compile形式:
compare = lambda s, p: p.match(s)
然后在
[x for x in data if compare(patternPhrases, x[columnIndex])]
Python会抱怨“字符串没有匹配属性”,因为在compare中通过位置参数映射,x[columnIndex]被用作正则表达式!其实我的意思是
compare = lambda p, s: p.match(s)
在我的例子中,使用re.compile更明确地表达了正则表达式的目的,当它的值对肉眼隐藏时,因此我可以从Python运行时检查中获得更多帮助。
因此,我这一课的寓意是,当正则表达式不仅仅是字面字符串时,那么我应该使用re.compile让Python帮助我断言我的假设。
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。
我自己刚试过。对于从字符串中解析数字并对其求和的简单情况,使用编译后的正则表达式对象的速度大约是使用re方法的两倍。
正如其他人指出的那样,re方法(包括re.compile)在以前编译的表达式缓存中查找正则表达式字符串。因此,在正常情况下,使用re方法的额外成本只是缓存查找的成本。
然而,检查代码,缓存被限制为100个表达式。这就引出了一个问题,缓存溢出有多痛苦?该代码包含正则表达式编译器的内部接口re.sre_compile.compile。如果我们调用它,就绕过了缓存。结果表明,对于一个基本的正则表达式,例如r'\w+\s+([0-9_]+)\s+\w*',它要慢两个数量级。
下面是我的测试:
#!/usr/bin/env python
import re
import time
def timed(func):
def wrapper(*args):
t = time.time()
result = func(*args)
t = time.time() - t
print '%s took %.3f seconds.' % (func.func_name, t)
return result
return wrapper
regularExpression = r'\w+\s+([0-9_]+)\s+\w*'
testString = "average 2 never"
@timed
def noncompiled():
a = 0
for x in xrange(1000000):
m = re.match(regularExpression, testString)
a += int(m.group(1))
return a
@timed
def compiled():
a = 0
rgx = re.compile(regularExpression)
for x in xrange(1000000):
m = rgx.match(testString)
a += int(m.group(1))
return a
@timed
def reallyCompiled():
a = 0
rgx = re.sre_compile.compile(regularExpression)
for x in xrange(1000000):
m = rgx.match(testString)
a += int(m.group(1))
return a
@timed
def compiledInLoop():
a = 0
for x in xrange(1000000):
rgx = re.compile(regularExpression)
m = rgx.match(testString)
a += int(m.group(1))
return a
@timed
def reallyCompiledInLoop():
a = 0
for x in xrange(10000):
rgx = re.sre_compile.compile(regularExpression)
m = rgx.match(testString)
a += int(m.group(1))
return a
r1 = noncompiled()
r2 = compiled()
r3 = reallyCompiled()
r4 = compiledInLoop()
r5 = reallyCompiledInLoop()
print "r1 = ", r1
print "r2 = ", r2
print "r3 = ", r3
print "r4 = ", r4
print "r5 = ", r5
</pre>
And here is the output on my machine:
<pre>
$ regexTest.py
noncompiled took 4.555 seconds.
compiled took 2.323 seconds.
reallyCompiled took 2.325 seconds.
compiledInLoop took 4.620 seconds.
reallyCompiledInLoop took 4.074 seconds.
r1 = 2000000
r2 = 2000000
r3 = 2000000
r4 = 2000000
r5 = 20000
'reallyCompiled'方法使用内部接口,绕过缓存。注意,在每个循环迭代中编译的代码只迭代了10,000次,而不是一百万次。
这是个好问题。你经常看到人们毫无理由地使用re.compile。它降低了可读性。但是可以肯定的是,很多时候需要预编译表达式。就像你在循环中重复使用它一样。
这就像编程的一切(实际上是生活中的一切)。运用常识。
有趣的是,编译对我来说确实更有效(Win XP上的Python 2.5.2):
import re
import time
rgx = re.compile('(\w+)\s+[0-9_]?\s+\w*')
str = "average 2 never"
a = 0
t = time.time()
for i in xrange(1000000):
if re.match('(\w+)\s+[0-9_]?\s+\w*', str):
#~ if rgx.match(str):
a += 1
print time.time() - t
按原样运行上述代码一次,并以相反的方式运行两个if行,编译后的正则表达式的速度将提高一倍