Wie kann ich Regex-Ersetzungen in Python 3 hinsichtlich Geschwindigkeit und Wortgrenzengenauigkeit optimieren?

Regex-Ersetzungen in Python 3 optimieren

In Ihrem Szenario möchten Sie Regex-Ersetzungen für eine große Anzahl von Zeichenfolgen durchführen und diese hinzufügen Komplexität, sicherzustellen, dass Ersetzungen nur an Wortgrenzen erfolgen. Während ein einfacher Regex-Ansatz mit verschachtelten Schleifen langsam sein kann, gibt es effizientere Lösungen.

Verwendung der str.replace-Methode

Die str.replace-Methode kann erhebliche Ergebnisse liefern Geschwindigkeitsverbesserungen im Vergleich zu Regex. Um jedoch Wortgrenzenersetzungen zu erzwingen, können Sie einen regulären Ausdruck innerhalb der str.replace-Argumente verwenden:

sentence = sentence.replace(r'\b' + word + r'\b', '')

Diese Methode kombiniert die Geschwindigkeit von str.replace mit der Wortgrenzenerzwingung eines regulären Ausdrucks.

Optimierung der re.sub-Methode

Wenn Sie lieber die re.sub-Methode verwenden möchten, gibt es Techniken zur Optimierung Leistung:

• Vermeiden Sie die Neukompilierung von Regex-Mustern: Wenn die Liste der verbotenen Wörter konstant ist, kompilieren Sie das Regex-Muster vorab und speichern Sie es in einer Variablen. Dadurch entfällt der Aufwand für die Kompilierung des Musters für jede Ersetzung.
• Überspringen Sie unnötige Prüfungen: Ähnlich wie bei der von Ihnen erwähnten Optimierung kann das Überspringen von Wortersetzungen, wenn die Wortlänge die Satzlänge überschreitet, zu Leistungseinbußen führen Gewinne.
• Verwenden Sie einen Trie-basierten Ansatz: Erwägen Sie die Implementierung einer Trie-Datenstruktur zur Darstellung der Liste der verbotenen Wörter. Dieser Ansatz kann den Ersetzungsprozess erheblich beschleunigen, da er eine effiziente Suche und Zuordnung von Wortgrenzen ermöglicht.

Beispielimplementierung mithilfe eines Versuchs

import re
import trie

banned_words = ['word1', 'word2', ...]

trie_obj = trie.Trie()
for word in banned_words:
    trie_obj.add(word)

trie_regex = r"\b" + trie_obj.pattern() + r"\b"
pattern = re.compile(trie_regex)

for sentence in sentences:
    sentence = pattern.sub('', sentence)

Dieser Ansatz nutzt die Geschwindigkeit eines Trie für den Wortgrenzenabgleich und reduziert so die Verarbeitungszeit für große Datensätze erheblich.

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