前言

如果大家在網(wǎng)上搜索Python 正則表達式，你將會看到大量的垃圾文章會這樣寫代碼：

import re

pattern = re.compile('正則表達式')
text = '一段字符串'
result = pattern.findall(text)

這些文章的作者，可能是被其他語言的壞習慣影響了，也可能是被其他垃圾文章誤導(dǎo)了，不假思索拿來就用。

在Python里面，真的不需要使用re.compile!

為了證明這一點，我們來看Python的源代碼。

在PyCharm里面輸入:

import re

re.search

然后Windows用戶按住鍵盤上的Ctrl鍵，鼠標左鍵點擊search，Mac用戶按住鍵盤上的Command鍵，鼠標左鍵點擊search，PyCharm會自動跳轉(zhuǎn)到Python的re模塊。在這里，你會看到我們常用的正則表達式方法，無論是findall還是search還是sub還是match，全部都是這樣寫的：

_compile(pattern, flag).對應(yīng)的方法(string)

例如：

def findall(pattern, string, flags=0):
 """Return a list of all non-overlapping matches in the string.

 If one or more capturing groups are present in the pattern, return
 a list of groups; this will be a list of tuples if the pattern
 has more than one group.

 Empty matches are included in the result."""
 return _compile(pattern, flags).findall(string)

如下圖所示：

然后我們再來看compile：

def compile(pattern, flags=0):
 "Compile a regular expression pattern, returning a Pattern object."
 return _compile(pattern, flags)

如下圖所示：

看出問題來了嗎？

我們常用的正則表達式方法，都已經(jīng)自帶了compile了！

根本沒有必要多此一舉先re.compile再調(diào)用正則表達式方法。

此時，可能會有人反駁：

如果我有一百萬條字符串，使用使用某一個正則表達式去匹配，那么我可以這樣寫代碼：

texts = [包含一百萬個字符串的列表]
pattern = re.compile('正則表達式')
for text in texts:
 pattern.search(text)

這個時候，re.compile只執(zhí)行了1次，而如果你像下面這樣寫代碼：

texts = [包含一百萬個字符串的列表]
for text in texts:
 re.search('正則表達式', text)

相當于你在底層對同一個正則表達式執(zhí)行了100萬次re.compile。

Talk is cheap, show me the code.

我們來看源代碼，正則表達式re.compile調(diào)用的是_compile，我們就去看_compile的源代碼，如下圖所示：

紅框中的代碼，說明了_compile自帶緩存。它會自動儲存最多512條由type(pattern), pattern, flags)組成的Key，只要是同一個正則表達式，同一個flag，那么調(diào)用兩次_compile時，第二次會直接讀取緩存。

綜上所述，請你不要再手動調(diào)用re.compile了，這是從其他語言（對的，我說的就是Java）帶過來的陋習。

總結(jié)

以上就是這篇文章的全部內(nèi)容了，希望本文的內(nèi)容對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值，謝謝大家對腳本之家的支持。

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