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
除了表演。
使用compile帮助我区分的概念 1. 模块(re), 2. 正则表达式对象 3.匹配对象 当我开始学习正则表达式的时候
#regex object
regex_object = re.compile(r'[a-zA-Z]+')
#match object
match_object = regex_object.search('1.Hello')
#matching content
match_object.group()
output:
Out[60]: 'Hello'
V.S.
re.search(r'[a-zA-Z]+','1.Hello').group()
Out[61]: 'Hello'
作为补充,我做了一个详尽的备忘单模块re供您参考。
regex = {
'brackets':{'single_character': ['[]', '.', {'negate':'^'}],
'capturing_group' : ['()','(?:)', '(?!)' '|', '\\', 'backreferences and named group'],
'repetition' : ['{}', '*?', '+?', '??', 'greedy v.s. lazy ?']},
'lookaround' :{'lookahead' : ['(?=...)', '(?!...)'],
'lookbehind' : ['(?<=...)','(?<!...)'],
'caputuring' : ['(?P<name>...)', '(?P=name)', '(?:)'],},
'escapes':{'anchor' : ['^', '\b', '$'],
'non_printable' : ['\n', '\t', '\r', '\f', '\v'],
'shorthand' : ['\d', '\w', '\s']},
'methods': {['search', 'match', 'findall', 'finditer'],
['split', 'sub']},
'match_object': ['group','groups', 'groupdict','start', 'end', 'span',]
}
其他回答
使用第二个版本时,正则表达式在使用之前会进行编译。如果你要多次执行它,最好先编译它。如果不是每次编译都匹配一次性的是好的。
我的理解是,这两个例子实际上是等价的。唯一的区别是,在第一种情况下,您可以在其他地方重用已编译的正则表达式,而不会导致再次编译它。
这里有一个参考:http://diveintopython3.ep.io/refactoring.html
使用字符串'M'调用已编译模式对象的搜索函数,其效果与同时使用正则表达式和字符串'M'调用re.search相同。只是要快得多。(事实上,re.search函数只是编译正则表达式,并为您调用结果模式对象的搜索方法。)
除了表演。
使用compile帮助我区分的概念 1. 模块(re), 2. 正则表达式对象 3.匹配对象 当我开始学习正则表达式的时候
#regex object
regex_object = re.compile(r'[a-zA-Z]+')
#match object
match_object = regex_object.search('1.Hello')
#matching content
match_object.group()
output:
Out[60]: 'Hello'
V.S.
re.search(r'[a-zA-Z]+','1.Hello').group()
Out[61]: 'Hello'
作为补充,我做了一个详尽的备忘单模块re供您参考。
regex = {
'brackets':{'single_character': ['[]', '.', {'negate':'^'}],
'capturing_group' : ['()','(?:)', '(?!)' '|', '\\', 'backreferences and named group'],
'repetition' : ['{}', '*?', '+?', '??', 'greedy v.s. lazy ?']},
'lookaround' :{'lookahead' : ['(?=...)', '(?!...)'],
'lookbehind' : ['(?<=...)','(?<!...)'],
'caputuring' : ['(?P<name>...)', '(?P=name)', '(?:)'],},
'escapes':{'anchor' : ['^', '\b', '$'],
'non_printable' : ['\n', '\t', '\r', '\f', '\v'],
'shorthand' : ['\d', '\w', '\s']},
'methods': {['search', 'match', 'findall', 'finditer'],
['split', 'sub']},
'match_object': ['group','groups', 'groupdict','start', 'end', 'span',]
}
易读性/认知负荷偏好
对我来说,主要的收获是我只需要记住和阅读复杂的正则表达式API语法的一种形式——<compiled_pattern>.method(xxx)形式而不是那个和re.func(<pattern>, xxx)形式。
re.compile(<pattern>)是一个额外的样板文件,true。
但是考虑到正则表达式,额外的编译步骤不太可能是认知负荷的主要原因。事实上,对于复杂的模式,您甚至可以通过将声明与随后对其调用的任何regex方法分开来获得清晰性。
我倾向于首先在Regex101这样的网站中调优复杂的模式,甚至在单独的最小测试脚本中调优,然后将它们带入我的代码中,因此将声明与其使用分离也适合我的工作流程。
对我来说,re.compile的最大好处是能够将正则表达式的定义与其使用分开。
即使是一个简单的表达式,如0|[1-9][0-9]*(以10为基数,不带前导零的整数),也可能非常复杂,以至于您宁愿不重新输入它,检查是否有任何拼写错误,然后在开始调试时重新检查是否有拼写错误。另外,使用像num或num_b10这样的变量名比0|[1-9][0-9]*更好。
当然可以存储字符串并将它们传递给re.match;然而,这就不那么容易读了:
num = "..."
# then, much later:
m = re.match(num, input)
与编译:
num = re.compile("...")
# then, much later:
m = num.match(input)
虽然它很接近,但当重复使用时,第二句的最后一行感觉更自然、更简单。