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。

用下面的例子:

h = re.compile('hello')
h.match('hello world')

上面例子中的匹配方法和下面的不一样:

re.match('hello', 'hello world')

Re.compile()返回一个正则表达式对象，这意味着h是一个正则表达式对象。

regex对象有自己的匹配方法，带有可选的pos和endpos参数:

的。匹配(字符串[线程][线程]])

pos

可选的第二个参数pos给出了字符串中的一个索引 搜寻就要开始了;缺省值为0。这并不完全是 相当于对字符串进行切片;'^'模式字符匹配于 字符串的真正开始和在a之后的位置 换行符，但不一定在搜索到的索引处 开始。

尾部

可选参数endpos限制了字符串的长度 搜索;这就好像字符串有endpos个字符那么长 只搜索从pos到endpos - 1的字符 匹配。如果endpos小于pos，则找不到匹配;否则, 如果rx是编译后的正则表达式对象，则rx。搜索(字符串,0, 50)等于rx。搜索(字符串(:50),0)。

regex对象的search、findall和finditer方法也支持这些参数。

Re.match (pattern, string, flags=0)不支持，如你所见， 它的search、findall和finditer也没有。

match对象具有补充这些参数的属性:

match.pos

的search()或match()方法传递的pos的值 一个正则表达式对象。这是正则表达式所在字符串的索引 引擎开始寻找匹配。

match.endpos

传递给search()或match()方法的endpos值 正则表达式对象的。对象超出的字符串的索引 RE引擎不会去。

---

一个regex对象有两个唯一的，可能有用的属性:

regex.groups

模式中捕获组的数量。

regex.groupindex

将(?P)定义的任何符号组名映射到的字典 组数字。如果没有使用符号组，则字典为空 在模式中。

---

最后，match对象有这个属性:

match.re

其match()或search()方法的正则表达式对象 生成此匹配实例。

Ubuntu 22.04:

$ python --version
Python 3.10.6

$ 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 loop, best of 5: 972 nsec per loop
:0: UserWarning: The test results are likely unreliable. The worst time (186 usec) was more than four times slower than the best time (972 nsec).
10 loops, best of 5: 819 nsec per loop
:0: UserWarning: The test results are likely unreliable. The worst time (13.9 usec) was more than four times slower than the best time (819 nsec).
100 loops, best of 5: 763 nsec per loop
1000 loops, best of 5: 699 nsec per loop
10000 loops, best of 5: 653 nsec per loop
100000 loops, best of 5: 655 nsec per loop
1000000 loops, best of 5: 656 nsec per loop

$ 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 loop, best of 5: 985 nsec per loop
:0: UserWarning: The test results are likely unreliable. The worst time (134 usec) was more than four times slower than the best time (985 nsec).
10 loops, best of 5: 775 nsec per loop
:0: UserWarning: The test results are likely unreliable. The worst time (13.9 usec) was more than four times slower than the best time (775 nsec).
100 loops, best of 5: 756 nsec per loop
1000 loops, best of 5: 701 nsec per loop
10000 loops, best of 5: 704 nsec per loop
100000 loops, best of 5: 654 nsec per loop
1000000 loops, best of 5: 651 nsec per loop

大多数情况下，是否使用re.compile没有什么区别。在内部，所有函数都是按照编译步骤实现的:

def match(pattern, string, flags=0):
    return _compile(pattern, flags).match(string)

def fullmatch(pattern, string, flags=0):
    return _compile(pattern, flags).fullmatch(string)

def search(pattern, string, flags=0):
    return _compile(pattern, flags).search(string)

def sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0):
    return _compile(pattern, flags).sub(repl, string, count)

def subn(pattern, repl, string, count=0, flags=0):
    return _compile(pattern, flags).subn(repl, string, count)

def split(pattern, string, maxsplit=0, flags=0):
    return _compile(pattern, flags).split(string, maxsplit)

def findall(pattern, string, flags=0):
    return _compile(pattern, flags).findall(string)

def finditer(pattern, string, flags=0):
    return _compile(pattern, flags).finditer(string)

此外，re.compile()绕过了额外的间接和缓存逻辑:

_cache = {}

_pattern_type = type(sre_compile.compile("", 0))

_MAXCACHE = 512
def _compile(pattern, flags):
    # internal: compile pattern
    try:
        p, loc = _cache[type(pattern), pattern, flags]
        if loc is None or loc == _locale.setlocale(_locale.LC_CTYPE):
            return p
    except KeyError:
        pass
    if isinstance(pattern, _pattern_type):
        if flags:
            raise ValueError(
                "cannot process flags argument with a compiled pattern")
        return pattern
    if not sre_compile.isstring(pattern):
        raise TypeError("first argument must be string or compiled pattern")
    p = sre_compile.compile(pattern, flags)
    if not (flags & DEBUG):
        if len(_cache) >= _MAXCACHE:
            _cache.clear()
        if p.flags & LOCALE:
            if not _locale:
                return p
            loc = _locale.setlocale(_locale.LC_CTYPE)
        else:
            loc = None
        _cache[type(pattern), pattern, flags] = p, loc
    return p

除了使用re.compile带来的小速度好处外，人们还喜欢命名潜在复杂的模式规范并将其与应用的业务逻辑分离所带来的可读性:

#### Patterns ############################################################
number_pattern = re.compile(r'\d+(\.\d*)?')    # Integer or decimal number
assign_pattern = re.compile(r':=')             # Assignment operator
identifier_pattern = re.compile(r'[A-Za-z]+')  # Identifiers
whitespace_pattern = re.compile(r'[\t ]+')     # Spaces and tabs

#### Applications ########################################################

if whitespace_pattern.match(s): business_logic_rule_1()
if assign_pattern.match(s): business_logic_rule_2()

注意，另一位受访者错误地认为pyc文件直接存储已编译的模式;然而，在现实中，每次PYC加载时，它们都会被重新构建:

>>> from dis import dis
>>> with open('tmp.pyc', 'rb') as f:
        f.read(8)
        dis(marshal.load(f))

  1           0 LOAD_CONST               0 (-1)
              3 LOAD_CONST               1 (None)
              6 IMPORT_NAME              0 (re)
              9 STORE_NAME               0 (re)

  3          12 LOAD_NAME                0 (re)
             15 LOAD_ATTR                1 (compile)
             18 LOAD_CONST               2 ('[aeiou]{2,5}')
             21 CALL_FUNCTION            1
             24 STORE_NAME               2 (lc_vowels)
             27 LOAD_CONST               1 (None)
             30 RETURN_VALUE

上面的分解来自于一个包含tmp.py的PYC文件:

import re
lc_vowels = re.compile(r'[aeiou]{2,5}')

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。

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