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Comment utiliser les expressions régulières Python pour optimiser les performances

WBOY

Libérer： 2023-06-23 11:39:19

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Python est un langage de programmation très couramment utilisé et est souvent utilisé pour des tâches telles que le traitement et l'analyse de données. En Python, les expressions régulières sont un outil très important qui peut être utilisé pour extraire les informations requises du texte. Étant donné que les expressions régulières de Python sont très puissantes, si vous ne faites pas attention à l'optimisation des performances lors de leur utilisation, cela entraînera des problèmes tels qu'un fonctionnement lent du programme et une longue consommation de temps. Cet article explique comment utiliser les expressions régulières Python pour optimiser les performances afin d'améliorer l'efficacité du traitement des expressions régulières.

Utilisez des chaînes natives

Les chaînes en Python peuvent être représentées par des guillemets simples ou des guillemets doubles, mais s'il y a des symboles spéciaux dans la chaîne, ils doivent être échappés, ce qui ralentira le traitement des expressions régulières. Afin de résoudre ce problème, vous pouvez utiliser la notation de chaîne brute, c'est-à-dire ajouter « r » devant la chaîne, afin que les symboles spéciaux n'aient pas besoin d'être échappés.

Par exemple :

text = r"hello,world
"

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Soyez prudent lorsque vous utilisez "."

Le "." dans les expressions régulières est généralement utilisé pour correspondre à n'importe quel caractère. Cependant, si vous utilisez directement "." pour faire correspondre, cela aura un grand impact sur les performances. En effet, "." correspondra à n'importe quel caractère à l'exception des nouvelles lignes, et s'il y a beaucoup de nouvelles lignes dans le texte, la vitesse de correspondance ralentira.

Pour éviter ce problème, nous pouvons utiliser le mode non gourmand pour faire correspondre n'importe quel caractère qui n'est pas un caractère de nouvelle ligne. La méthode du mode non gourmand consiste à ajouter "?" après ".", de sorte que seul le premier caractère de nouvelle ligne corresponde, et non jusqu'à la fin du fichier.

Par exemple :

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

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Évitez d'utiliser des groupes de capture

Dans les expressions régulières, les crochets "()" sont utilisés pour grouper, mais si vous utilisez un groupe de capture (capturing group), c'est-à-dire, écrivez l'expression dans le parenthèses, vous pouvez Utilisé dans les matchs suivants. Cependant, la capture de groupes peut entraîner une dégradation des performances car les informations sur l'expression entre parenthèses doivent être enregistrées lors de la mise en correspondance.

Afin d'éviter ce problème, vous pouvez utiliser un groupe sans capture, c'est-à-dire ajouter "?:" avant les crochets, afin que cela n'affecte pas les performances.

Par exemple :

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

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Utiliser la précompilation

Lorsque vous devez utiliser la même expression régulière plusieurs fois, la précompilation peut grandement améliorer l'efficacité de l'expression régulière. La précompilation peut analyser la syntaxe d'une expression régulière une fois et l'utiliser jusqu'à la fin du programme, évitant ainsi la perte de performances liée à l'analyse à chaque fois.

Par exemple :

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

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Évitez d'utiliser le mode gourmand

Le mode gourmand (mode gourmand) signifie faire correspondre autant de caractères que possible. Si le mode gourmand est utilisé dans les expressions régulières, la plage de correspondance sera trop grande, affectant ainsi les performances. Ce problème peut être évité en utilisant le mode non gourmand.

Par exemple :

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)

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Résumé : ce qui précède concerne les méthodes d'optimisation des performances des expressions régulières Python, notamment l'utilisation de chaînes natives, l'utilisation de ".", l'utilisation de groupes de capture, la précompilation et l'utilisation du mode gourmand, etc. Si les méthodes ci-dessus peuvent être utilisées correctement, l'efficacité du traitement des expressions régulières peut être considérablement améliorée, rendant le traitement et l'analyse des données en Python plus efficaces.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!