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

尽管这两种方法在速度方面是可以比较的，但是您应该知道，如果您正在处理数百万次迭代，那么仍然存在一些可以忽略不计的时间差。

以下速度测试:

import re
import time

SIZE = 100_000_000

start = time.time()
foo = re.compile('foo')
[foo.search('bar') for _ in range(SIZE)]
print('compiled:  ', time.time() - start)

start = time.time()
[re.search('foo', 'bar') for _ in range(SIZE)]
print('uncompiled:', time.time() - start)

给出了以下结果:

compiled:   14.647532224655151
uncompiled: 61.483458042144775

编译后的方法在我的PC上(使用Python 3.7.0)始终快大约4倍。

如文档中所述:

如果在循环中访问正则表达式，预编译它将节省一些函数调用。在循环之外，由于内部缓存，没有太大区别。

FWIW:

$ python -m timeit -s "import re" "re.match('hello', 'hello world')"
100000 loops, best of 3: 3.82 usec per loop

$ python -m timeit -s "import re; h=re.compile('hello')" "h.match('hello world')"
1000000 loops, best of 3: 1.26 usec per loop

因此，如果您将经常使用同一个正则表达式，可能值得执行re.compile(特别是对于更复杂的正则表达式)。

反对过早优化的标准论点适用，但如果您怀疑regexp可能成为性能瓶颈，我不认为使用re.compile会真正失去多少清晰度/直接性。

更新:

在Python 3.6(我怀疑上述计时是使用Python 2.x完成的)和2018硬件(MacBook Pro)下，我现在得到以下计时:

% python -m timeit -s "import re" "re.match('hello', 'hello world')"
1000000 loops, best of 3: 0.661 usec per loop

% python -m timeit -s "import re; h=re.compile('hello')" "h.match('hello world')"
1000000 loops, best of 3: 0.285 usec per loop

% python -m timeit -s "import re" "h=re.compile('hello'); h.match('hello world')"
1000000 loops, best of 3: 0.65 usec per loop

% python --version
Python 3.6.5 :: Anaconda, Inc.

我还添加了一个案例(注意最后两次运行之间的引号差异)，表明re.match(x，…)从字面上[大致]等价于re.compile(x).match(…)，即似乎没有发生编译表示的幕后缓存。

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

我的理解是，这两个例子实际上是等价的。唯一的区别是，在第一种情况下，您可以在其他地方重用已编译的正则表达式，而不会导致再次编译它。

这里有一个参考:http://diveintopython3.ep.io/refactoring.html

使用字符串'M'调用已编译模式对象的搜索函数，其效果与同时使用正则表达式和字符串'M'调用re.search相同。只是要快得多。(事实上，re.search函数只是编译正则表达式，并为您调用结果模式对象的搜索方法。)