


Bietet „re.compile()' eine Leistungssteigerung bei der Verwendung regulärer Ausdrücke in Python?
Die Auswirkungen von re.compile auf die Leistung in Python
Reguläre Ausdrücke sind für das Parsen und Bearbeiten von Text in Python unerlässlich. Häufig müssen bestimmte Muster im gesamten Code wiederholt abgeglichen werden. Es stellt sich die Frage: Gibt es einen Leistungsvorteil bei der Vorkompilierung regulärer Ausdrücke mit der Funktion re.compile() im Vergleich zur spontanen Kompilierung mit re.match()?
Verbessert sich die Vorkompilierung? Leistung?
Anekdotisch hat ein erfahrener Entwickler keine nennenswerten Leistungsunterschiede zwischen der spontanen Kompilierung eines regulären Ausdrucks und der Vorkompilierung mit re.compile() beobachtet. Dies deutet darauf hin, dass der Overhead der Vorkompilierung möglicherweise vernachlässigbar ist.
Interner Caching-Mechanismus
Bei der Untersuchung des Python 2.5-Bibliothekscodes wird deutlich, dass Python reguläre Ausdrücke intern kompiliert und zwischenspeichert unabhängig davon, ob re.compile() verwendet wird. Dieser Cache ist als Wörterbuch implementiert, das vor der Kompilierung nach vorhandenen Schlüssel-Wert-Paaren sucht.
Folglich besteht der Haupteffekt der Verwendung von re.compile() darin, den Zeitpunkt der Kompilierung des regulären Ausdrucks zu ändern. Anstatt zum Zeitpunkt der Verwendung zu kompilieren, verschiebt die Vorkompilierung den Kompilierungsschritt auf einen möglicherweise früheren Zeitpunkt. Die tatsächliche Zeitersparnis kann jedoch minimal sein, da nur die Zeit zum Überprüfen des Caches entfällt.
Verwendungsempfehlung
Basierend auf dieser Analyse wird die Vorkompilierung regulärer Ausdrücke mit re.compile() dient in erster Linie dazu, dem kompilierten Ausdruck einen eindeutigen Namen zuzuordnen, nicht für wesentliche Leistungssteigerungen. In bestimmten Fällen, in denen die Leistung von entscheidender Bedeutung ist, kann es jedoch dennoch von Vorteil sein, reguläre Ausdrücke vorzukompilieren, um den Mehraufwand einer spontanen Kompilierung zu vermeiden.
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