作为一个替代答案，正如我看到之前没有提到的，我将继续引用Python 3文档:

您是应该使用这些模块级函数，还是应该获取模式并自己调用它的方法?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。

(几个月后)很容易在re.match周围添加自己的缓存， 或者其他任何事情——

""" Re.py: Re.match = re.match + cache  
    efficiency: re.py does this already (but what's _MAXCACHE ?)
    readability, inline / separate: matter of taste
"""

import re

cache = {}
_re_type = type( re.compile( "" ))

def match( pattern, str, *opt ):
    """ Re.match = re.match + cache re.compile( pattern ) 
    """
    if type(pattern) == _re_type:
        cpat = pattern
    elif pattern in cache:
        cpat = cache[pattern]
    else:
        cpat = cache[pattern] = re.compile( pattern, *opt )
    return cpat.match( str )

# def search ...

一个wibni，如果:cachehint(size=)， cacheinfo() -> size, hits, nclear…

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。

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

使用第二个版本时，正则表达式在使用之前会进行编译。如果你要多次执行它，最好先编译它。如果不是每次编译都匹配一次性的是好的。

我有很多运行编译过的regex 1000的经验 与实时编译相比，并没有注意到 任何可感知的差异

对已接受答案的投票导致假设@Triptych所说的对所有情况都是正确的。这并不一定是真的。一个很大的区别是当你必须决定是接受一个正则表达式字符串还是一个编译过的正则表达式对象作为函数的参数时:

>>> timeit.timeit(setup="""
... import re
... f=lambda x, y: x.match(y)       # accepts compiled regex as parameter
... h=re.compile('hello')
... """, stmt="f(h, 'hello world')")
0.32881879806518555
>>> timeit.timeit(setup="""
... import re
... f=lambda x, y: re.compile(x).match(y)   # compiles when called
... """, stmt="f('hello', 'hello world')")
0.809190034866333

编译正则表达式总是更好的，以防需要重用它们。

请注意，上面timeit中的示例模拟在导入时一次创建已编译的regex对象，而不是在需要匹配时“动态”创建。