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
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。
其他回答
在无意中看到这里的讨论之前,我运行了这个测试。然而,在运行它之后,我想我至少会发布我的结果。
我剽窃了Jeff Friedl的“精通正则表达式”中的例子。这是在一台运行OSX 10.6 (2Ghz英特尔酷睿2双核,4GB内存)的macbook上。Python版本为2.6.1。
运行1 -使用re.compile
import re
import time
import fpformat
Regex1 = re.compile('^(a|b|c|d|e|f|g)+$')
Regex2 = re.compile('^[a-g]+$')
TimesToDo = 1000
TestString = ""
for i in range(1000):
TestString += "abababdedfg"
StartTime = time.time()
for i in range(TimesToDo):
Regex1.search(TestString)
Seconds = time.time() - StartTime
print "Alternation takes " + fpformat.fix(Seconds,3) + " seconds"
StartTime = time.time()
for i in range(TimesToDo):
Regex2.search(TestString)
Seconds = time.time() - StartTime
print "Character Class takes " + fpformat.fix(Seconds,3) + " seconds"
Alternation takes 2.299 seconds
Character Class takes 0.107 seconds
运行2 -不使用re.compile
import re
import time
import fpformat
TimesToDo = 1000
TestString = ""
for i in range(1000):
TestString += "abababdedfg"
StartTime = time.time()
for i in range(TimesToDo):
re.search('^(a|b|c|d|e|f|g)+$',TestString)
Seconds = time.time() - StartTime
print "Alternation takes " + fpformat.fix(Seconds,3) + " seconds"
StartTime = time.time()
for i in range(TimesToDo):
re.search('^[a-g]+$',TestString)
Seconds = time.time() - StartTime
print "Character Class takes " + fpformat.fix(Seconds,3) + " seconds"
Alternation takes 2.508 seconds
Character Class takes 0.109 seconds
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。
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。
使用re.compile()还有一个额外的好处,即使用re.VERBOSE向正则表达式模式添加注释
pattern = '''
hello[ ]world # Some info on my pattern logic. [ ] to recognize space
'''
re.search(pattern, 'hello world', re.VERBOSE)
虽然这不会影响代码的运行速度,但我喜欢这样做,因为这是我注释习惯的一部分。当我想要修改代码时,我完全不喜欢花时间去记住代码背后的逻辑。
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。