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So verwenden Sie reguläre Python-Ausdrücke zur Leistungsoptimierung

WBOYOriginal: 2023-06-23 11:39:191548Durchsuche

Python ist eine sehr häufig verwendete Programmiersprache und wird häufig für Aufgaben wie Datenverarbeitung und -analyse verwendet. In Python sind reguläre Ausdrücke ein sehr wichtiges Werkzeug, mit dem sich benötigte Informationen aus Text extrahieren lassen. Da die regulären Ausdrücke von Python sehr leistungsstark sind, kann es zu Problemen wie langsamer Programmausführung und langem Zeitverbrauch kommen, wenn Sie bei ihrer Verwendung nicht auf die Leistungsoptimierung achten. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie reguläre Python-Ausdrücke zur Leistungsoptimierung verwenden, um die Effizienz der Verarbeitung regulärer Ausdrücke zu verbessern.

Native Zeichenfolgen verwenden

Zeichenfolgen in Python können durch einfache oder doppelte Anführungszeichen dargestellt werden. Wenn die Zeichenfolge jedoch spezielle Symbole enthält, müssen diese mit Escapezeichen versehen werden, was zu einer langsamen Verarbeitung regulärer Ausdrücke führt. Um dieses Problem zu lösen, können Sie die Rohzeichenfolgennotation verwenden, d. h. „r“ vor der Zeichenfolge hinzufügen, sodass spezielle Symbole nicht maskiert werden müssen.

Zum Beispiel:

text = r"hello,world
"

Seien Sie vorsichtig bei der Verwendung von „.“

Das „.“ in regulären Ausdrücken wird normalerweise für die Übereinstimmung mit jedem Zeichen verwendet. Wenn Sie jedoch direkt „.“ zum Abgleichen verwenden, hat dies große Auswirkungen auf die Leistung. Dies liegt daran, dass „.“ mit jedem Zeichen außer Zeilenumbrüchen übereinstimmt und sich die Übereinstimmungsgeschwindigkeit verlangsamt, wenn der Text viele Zeilenumbrüche enthält.

Um dieses Problem zu vermeiden, können wir den Non-Greedy-Modus verwenden, um jedes Zeichen zu finden, das kein Zeilenumbruchzeichen ist. Die Methode im nicht gierigen Modus besteht darin, nach „.“ ein „?“ hinzuzufügen, sodass nur das erste Zeilenumbruchzeichen gefunden wird und nicht bis zum Ende der Datei.

Zum Beispiel:

text = "hello
world"
# 匹配出hello
re.findall(r".*?", text)

Vermeiden Sie die Verwendung von Erfassungsgruppen

In regulären Ausdrücken werden Klammern „()“ zum Gruppieren verwendet. Wenn Sie jedoch eine Erfassungsgruppe (Erfassungsgruppe) verwenden, schreiben Sie den Ausdruck innerhalb der Klammern können Sie in nachfolgenden Spielen verwenden. Das Erfassen von Gruppen kann jedoch zu Leistungseinbußen führen, da während des Abgleichs Informationen über den Ausdruck in den Klammern aufgezeichnet werden müssen.

Um dieses Problem zu vermeiden, können Sie eine nicht erfassende Gruppe verwenden, d. h. „?:“ vor den Klammern hinzufügen, damit die Leistung dadurch nicht beeinträchtigt wird.

Zum Beispiel:

text = "hello,world"
# 使用捕获组
re.findall(r"(hello)", text)
# 使用非捕获组
re.findall(r"(?:hello)", text)

Verwenden Sie die Vorkompilierung

Wenn Sie denselben regulären Ausdruck mehrmals verwenden müssen, kann die Vorkompilierung die Effizienz des regulären Ausdrucks erheblich verbessern. Durch die Vorkompilierung kann die Syntax eines regulären Ausdrucks einmal analysiert und bis zum Beenden des Programms verwendet werden, wodurch der Leistungsverlust beim Parsen jedes Mal vermieden wird.

Zum Beispiel:

pattern = re.compile(r"hello")
text = "hello,world"
# 预编译
pattern.findall(text)

Vermeiden Sie die Verwendung des Greedy-Modus.

Der Greedy-Modus bedeutet, dass so viele Zeichen wie möglich übereinstimmen. Wenn der Greedy-Modus in regulären Ausdrücken verwendet wird, ist der Übereinstimmungsbereich zu groß, was sich negativ auf die Leistung auswirkt. Sie können den Non-Greedy-Modus verwenden, um dieses Problem zu vermeiden.

Zum Beispiel:

text = "<html>hello,world</html>"
# 使用贪婪模式
re.findall(r"<.*>", text)
# 使用非贪婪模式
re.findall(r"<.*?>", text)

Zusammenfassung: Das Obige sind die Methoden zur Leistungsoptimierung regulärer Python-Ausdrücke, einschließlich der Verwendung nativer Zeichenfolgen, der Vermeidung der Verwendung von „.“, der Vermeidung der Verwendung von Erfassungsgruppen, der Verwendung der Vorkompilierung und der Vermeidung der Verwendung des Greedy-Modus usw. Wenn die oben genannten Methoden korrekt verwendet werden können, kann die Effizienz der Verarbeitung regulärer Ausdrücke erheblich verbessert werden, wodurch die Datenverarbeitung und -analyse in Python effizienter wird.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo verwenden Sie reguläre Python-Ausdrücke zur Leistungsoptimierung. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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