Question

我们说我有一个代码：

import re
docid_re = re.compile(r'<DOCID>([^>]+)</DOCID>')
doctype_re = re.compile(r'<DOCTYPE SOURCE="[^"]+">([^>]+)</DOCTYPE>')
datetime_re = re.compile(r'<DATETIME>([^>]+)</DATETIME>')

我也可以这样做：

>>> import re
>>> docid_re = r'<DOCID>([^>]+)</DOCID>'
>>> doctype_re = r'<DOCTYPE SOURCE="[^"]+">([^>]+)</DOCTYPE>'
>>> datetime_re = r'<DATETIME>([^>]+)</DATETIME>'
>>> docid_re, doctype_re, datetime_re = map(re.compile, [docid_re, doctype_re, datetime_re])
>>> docid_re
<_sre.SRE_Pattern object at 0x7f0314eee438>

但是当我使用map()时，速度或内存是否有任何实际好处？

Answer 1

如果您正在编译正则表达式的批次，那么map可能有助于避免查找re所涉及的查找费用，然后在每次调用时获取其compile属性;使用map，您只需查看map一次，re.compile一次，然后无需进一步查找即可反复使用。当然，当你需要构建一个list来使用它时，你可以节省开支。实际上，你需要大量的正则表达式才能达到map值得你这么做的地步;三，这可能是一种损失。

即使它确实有所帮助，它也是最微小的微观优化。我会这样做，如果它使代码更清洁，性能是最好的三级关注。有些情况（例如，将整数的大文本文件解析为int），其中map可能是一个很大的胜利，因为启动它的开销可以通过减少的查找和Python字节代码来补偿执行开销。但这不是其中之一，而且这些案件非常罕见，不值得担心99.99％的时间。

Answer 2

不要听任何人 - 只是测量它！您可以使用timeit模块。但请记住，＆＃34; premature optimization is the root of all evil＆＃34; （c）Donald Knuth。

顺便说一句，回答你的问题＆＃34;不，它根本没有帮助＆＃34;。

如何一次编译多个多个正则表达式？它效率更高吗？ - 蟒蛇

2 个答案: