这篇文章主要给大家介绍了关于Python中为何不要再用re.compile的相关资料,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家学习或者使用python具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面来一起学习学习吧。
如果大家在网上搜索Python 正则表达式,你将会看到大量的垃圾文章会这样写代码:
import re
pattern = re.compile('正则表达式')
text = '一段字符串'
result = pattern.findall(text)
这些文章的作者,可能是被其他语言的坏习惯影响了,也可能是被其他垃圾文章误导了,不假思索拿来就用。
在Python里面,真的不需要使用re.compile!
为了证明这一点,我们来看Python的源代码。
在PyCharm里面输入:
import re
re.search
然后Windows用户按住键盘上的Ctrl键,鼠标左键点击search,Mac用户按住键盘上的Command键,鼠标左键点击search,PyCharm会自动跳转到Python的re模块。在这里,你会看到我们常用的正则表达式方法,无论是findall还是search还是sub还是match,全部都是这样写的:
_compile(pattern, flag).对应的方法(string)
例如:
def findall(pattern, string, flags=0):
"""Return a list of all non-overlapping matches in the string.
If one or more capturing groups are present in the pattern, return
a list of groups; this will be a list of tuples if the pattern
has more than one group.
Empty matches are included in the result."""
return _compile(pattern, flags).findall(string)
然后我们再来看compile:
def compile(pattern, flags=0):
"Compile a regular expression pattern, returning a Pattern object."
return _compile(pattern, flags)
看出问题来了吗?
我们常用的正则表达式方法,都已经自带了compile了!
根本没有必要多此一举先re.compile再调用正则表达式方法。
此时,可能会有人反驳:
如果我有一百万条字符串,使用使用某一个正则表达式去匹配,那么我可以这样写代码:
texts = [包含一百万个字符串的列表]
pattern = re.compile('正则表达式')
for text in texts:
pattern.search(text)
这个时候,re.compile只执行了1次,而如果你像下面这样写代码:
2
3
texts = [包含一百万个字符串的列表]
for text in texts:
re.search('正则表达式', text)
相当于你在底层对同一个正则表达式执行了100万次re.compile。
Talk is cheap, show me the code.
我们来看源代码,正则表达式re.compile调用的是_compile,我们就去看_compile的源代码,如下图所示:
红框中的代码,说明了_compile自带缓存。它会自动储存最多512条由type(pattern), pattern, flags)组成的Key,只要是同一个正则表达式,同一个flag,那么调用两次_compile时,第二次会直接读取缓存。
综上所述,请你不要再手动调用re.compile了,这是从其他语言)带过来的陋习。
总结
以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值.
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Python正则表达式:避免使用re.compile
本文讨论了Python中使用正则表达式时为何不再需要`re.compile`。作者指出,Python的`findall`、`search`等方法已内置编译过程,并通过查看源代码证实了`re.compile`内部有缓存机制,因此手动调用`re.compile`可能并不带来性能提升。建议直接使用正则表达式方法,避免不必要的编译步骤。
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