


Comment puis-je optimiser les remplacements de Regex en Python pour plus de rapidité, en particulier aux limites des mots ?
Optimisation des remplacements Regex pour la vitesse
Dans Python 3, effectuer des remplacements basés sur les expressions régulières sur un grand nombre de chaînes peut prendre beaucoup de temps. Cet article explore deux méthodes potentielles pour améliorer l'efficacité de telles opérations dans les scénarios dans lesquels les remplacements doivent se produire uniquement aux limites des mots.
Méthode 1 : Utiliser les limites des mots dans les remplacements de chaînes
Utiliser la chaîne str. La méthode replace peut potentiellement offrir des performances améliorées par rapport à re.sub. Pour garantir que les remplacements sont limités aux limites des mots, utilisez le métacaractère b dans la méthode de remplacement. Par exemple :
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, '')
Méthode 2 : Exploiter des expressions régulières basées sur des tries
Une autre approche pour accélérer le processus de remplacement consiste à utiliser un trie, qui est une structure de données arborescente créée à partir du liste de mots interdits. La structure du trie permet une correspondance efficace et peut entraîner des gains de performances substantiels.
- Construction du Trie : Créez le trie à partir de la liste des mots interdits :
import trie # Initialize the trie trie = trie.Trie() # Add banned words to the trie for word in banned_words: trie.add(word)
- Génération de l'expression régulière : Une expression régulière est générée à partir du trie. Cette expression encapsule les mots interdits tout en respectant les contraintes de limites de mots :
# Obtain the regular expression banned_words_pattern = r"\b" + trie.pattern() + r"\b"
- Effectuer des remplacements : utilisez l'expression régulière générée pour effectuer des remplacements efficacement :
# Perform the replacement using re.sub for sentence in sentences: sentence = sentence.replace(banned_words_pattern, '')
Évaluation et comparaison
Les deux méthodes offrent des performances potentielles avantages. Le choix dépend des exigences spécifiques et de la taille de la liste de mots interdits. Pour une liste relativement petite, l’approche de remplacement des limites de mots utilisant str.replace peut suffire. Cependant, pour les listes de mots interdits plus volumineuses, la méthode basée sur les triages peut conduire à des temps d'exécution nettement plus rapides.
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Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

Python et C ont chacun leurs propres avantages, et le choix doit être basé sur les exigences du projet. 1) Python convient au développement rapide et au traitement des données en raison de sa syntaxe concise et de son typage dynamique. 2) C convient à des performances élevées et à une programmation système en raison de son typage statique et de sa gestion de la mémoire manuelle.

PythonlistSaReparmentofthestandardLibrary, tandis que les coloccules de colocède, tandis que les colocculations pour la base de la Parlementaire, des coloments de forage polyvalent, tandis que la fonctionnalité de la fonctionnalité nettement adressée.

Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.

Les applications de Python en informatique scientifique comprennent l'analyse des données, l'apprentissage automatique, la simulation numérique et la visualisation. 1.Numpy fournit des tableaux multidimensionnels et des fonctions mathématiques efficaces. 2. Scipy étend la fonctionnalité Numpy et fournit des outils d'optimisation et d'algèbre linéaire. 3. Pandas est utilisé pour le traitement et l'analyse des données. 4.Matplotlib est utilisé pour générer divers graphiques et résultats visuels.

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones
