Python 正则 re.compile 真的必需吗

背景：我在爬虫处理某个文本时，用到了re.findall()，而不是re.compile。远在新加坡的同事提出了质疑，认为以我的水平，不应该写出这样影响性能的代码，让我优化一下。我提出了反驳：既然使用了Python，就不应该太过考虑性能的问题，如果要考虑性能就使用C语言，而不是Python.他接着说：正是因为python性能不够，所以更应该考虑代码的优化，能做好就应该做到最好.最后，我没有回话，当然我也没有进行所谓的优化，以下我会给出我自己的观点.

re.compile()、re.findall()、re.search() 的作用与区别

1、re.compile()

Python里的re是支持正则表达式的模块,所谓的正则表达式就是匹配文本里符合条件的语句. re.compile()是根据包含正则表达式的字符串创建模式对象,以提高匹配效率.例如:

def test():
    regex = r'(\d+) years old'
    content = 'Alex is a 7 years old boy.'
    reg = re.compile(regex)
    result = re.search(reg, content).group()
    print(result)
result = 7

2、re.search()

re.search()是在字符串开启查找模式,如其名:search.例如:

def test():
    content = 'Alex is a 7 years old boy.'
    result = re.search(r'(\d+) years old', content).group()
    print(result)
result = 7

3、re.findall()

re.findall()是返回一个列表,列表里包含了所有符合条件的结果,例如:

def test():
    content = 'Alex is a 7 years old boy.Bob is a 12 years old boy...'
    result = re.findall(r'(\d+) years old', content)
    print(result)
result = ['7', '12']

我们分歧在他认为我应该先用 re.complile 编译好正则之后,再匹配,正如我在re.compile举得例子. 你会说他说的没错啊,作者不应该顺从同事这个合理的要求,不改就算了还要在这里发文BB.我想说的是 抛开剂量谈毒性，都是耍流氓。对于数据来说抛开量级谈性能差异，都是耍流氓. 如果要处理的 文本是百万、千万、亿这个级别,我会做优化,但是对于个别刚上万的数据来说,我觉得没必要,业务流程真的不缺那0.0X秒,多写一行re.compile的时间远大于提示的时间了. 做好代码的优化很重要,特别是面对大量数据的时候,但是我们要想清楚,有时候并不是靠那几行re.compile就能提高多大的性能,精简流程,合理的设计模式才是重点. 工作中还是要做好和同事的沟通,不要和我一样,不然迟早会被别人唾弃.

根据下面评论的提示re.compile()那一行应该放在迭代外面的代码块里，相比图中的时间速度会有所提升.😀😀.但是我们的业务逻辑是和上图一样的，而不是在迭代之外.

到此这篇关于Python 正则 re.compile 真的必需吗的文章就介绍到这了,更多相关Python 正则 re.compile内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

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