Wie kann ich Regex-Ersetzungen in Python aus Gründen der Geschwindigkeit optimieren, insbesondere an Wortgrenzen?

RegexReplacements für Geschwindigkeit optimieren

In Python 3 kann die Durchführung regexbasierter Ersetzungen für eine große Anzahl von Zeichenfolgen ein zeitaufwändiger Prozess sein. In diesem Artikel werden zwei mögliche Methoden untersucht, um die Effizienz solcher Operationen für Szenarien zu verbessern, in denen Ersetzungen nur an Wortgrenzen erfolgen müssen.

Methode 1: Verwendung von Wortgrenzen bei String-Ersetzungen

Verwendung der str. Die Methode „replace“ kann gegenüber re.sub möglicherweise eine bessere Leistung bieten. Um sicherzustellen, dass Ersetzungen auf Wortgrenzen beschränkt sind, verwenden Sie das Metazeichen b in der Ersetzungsmethode. Zum Beispiel:

import string

# Create a list of common English stop words
stop_words = set(line.strip() for line in open('stop_words.txt'))

# Define a function for replacing stop words
def replace_stop_words(text):
    # Generate pattern by escaping each stop word with \b metacharacter
    pattern = r'\b' + string.join(['\b%s\b' % word for word in stop_words]) + r'\b'
    # Perform the replacement using str.replace
    return text.replace(pattern, '')

Methode 2: Trie-basierte reguläre Ausdrücke nutzen

Ein weiterer Ansatz zur Beschleunigung des Ersetzungsprozesses beinhaltet die Verwendung eines Tries, einer baumartigen Datenstruktur, die aus dem erstellt wird Liste verbotener Wörter. Die Struktur des Versuchs ermöglicht einen effizienten Abgleich und kann zu erheblichen Leistungssteigerungen führen.

1. Konstruktion des Versuchs: Erstellen Sie den Versuch aus der Liste der verbotenen Wörter:

import trie

# Initialize the trie
trie = trie.Trie()

# Add banned words to the trie
for word in banned_words:
    trie.add(word)

2. Generieren des regulären Ausdrucks: Aus dem wird ein regulärer Ausdruck generiert versuchen. Dieser Ausdruck kapselt die gesperrten Wörter unter Einhaltung von Wortgrenzenbeschränkungen:

# Obtain the regular expression
banned_words_pattern = r"\b" + trie.pattern() + r"\b"

3. Ersetzungen durchführen: Verwenden Sie den generierten regulären Ausdruck, um Ersetzungen effizient durchzuführen:

# Perform the replacement using re.sub
for sentence in sentences:
    sentence = sentence.replace(banned_words_pattern, '')

Bewertung und Vergleich

Beide Methoden bieten mögliche Leistungsvorteile. Die Auswahl hängt von den spezifischen Anforderungen und der Größe der Liste verbotener Wörter ab. Für eine relativ kleine Liste kann der Ansatz zum Ersetzen von Wortgrenzen mithilfe von str.replace ausreichen. Bei größeren Listen verbotener Wörter kann die versuchsbasierte Methode jedoch zu deutlich schnelleren Ausführungszeiten führen.

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