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
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。
其他回答
下面是一个简单的测试用例:
~$ for x in 1 10 100 1000 10000 100000 1000000; do python -m timeit -n $x -s 'import re' 're.match("[0-9]{3}-[0-9]{3}-[0-9]{4}", "123-123-1234")'; done
1 loops, best of 3: 3.1 usec per loop
10 loops, best of 3: 2.41 usec per loop
100 loops, best of 3: 2.24 usec per loop
1000 loops, best of 3: 2.21 usec per loop
10000 loops, best of 3: 2.23 usec per loop
100000 loops, best of 3: 2.24 usec per loop
1000000 loops, best of 3: 2.31 usec per loop
re.compile:
~$ for x in 1 10 100 1000 10000 100000 1000000; do python -m timeit -n $x -s 'import re' 'r = re.compile("[0-9]{3}-[0-9]{3}-[0-9]{4}")' 'r.match("123-123-1234")'; done
1 loops, best of 3: 1.91 usec per loop
10 loops, best of 3: 0.691 usec per loop
100 loops, best of 3: 0.701 usec per loop
1000 loops, best of 3: 0.684 usec per loop
10000 loops, best of 3: 0.682 usec per loop
100000 loops, best of 3: 0.694 usec per loop
1000000 loops, best of 3: 0.702 usec per loop
因此,这种简单的情况下编译似乎更快,即使只匹配一次。
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。
我真的很尊重上面所有的答案。在我看来 是的!当然,使用re.compile而不是一次又一次地编译正则表达式是值得的。
使用re.compile可以使代码更加动态,因为您可以调用已经编译好的正则表达式,而不是一次又一次地编译。这对你有好处:
处理器的努力 时间复杂度。 使正则表达式通用。(可以在findall, search, match中使用) 并使您的程序看起来很酷。
例子:
example_string = "The room number of her room is 26A7B."
find_alpha_numeric_string = re.compile(r"\b\w+\b")
在Findall中使用
find_alpha_numeric_string.findall(example_string)
在搜索中使用
find_alpha_numeric_string.search(example_string)
类似地,您可以将它用于:Match和Substitute
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。)
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。