a = re.findall()

时间: 2024-08-12 11:08:42 浏览: 107

Python中请不要再用re.compile了

### Python中为何不再推荐使用`re.compile` #### 引言在进行文本处理与分析时，正则表达式是不可或缺的工具之一。Python中的`re`模块提供了强大的正则表达式支持，使得开发者能够轻松地完成字符串匹配、查找、替换等操作。然而，在实际开发过程中，我们常常看到这样的代码模式：首先使用`re.compile`编译正则表达式为`Pattern`对象，然后再利用这个对象来进行诸如`findall`、`search`等操作。虽然这种方法在某些编程语言中很常见，但在Python中却并非最佳实践。本文将详细探讨为何在Python中不再推荐使用`re.compile`。 #### `re.compile`的功能及原理 `re.compile`函数的主要功能是将一个正则表达式的字符串形式编译成一个`Pattern`对象，该对象可以用来执行更高效的匹配操作。这样做理论上可以提高性能，尤其是在多次使用相同的正则表达式时。例如： ```python import re # 编译正则表达式 pattern = re.compile('正则表达式') # 使用Pattern对象进行匹配 text = '一段字符串' result = pattern.findall(text) ``` #### 为什么不需要使用`re.compile` 1. **内置编译机制**：实际上，Python的`re`模块已经内置了编译机制。当你调用`re.search`、`re.findall`等函数时，这些函数内部会自动完成编译步骤，也就是说，你无需显式地使用`re.compile`。例如，在`re.findall`函数的定义中，我们可以看到它是这样实现的： ```python 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) ``` 2. **缓存机制**：更进一步地说，`re`模块还实现了一种缓存机制来存储最近使用的`Pattern`对象。这意味着即使你不显式地使用`re.compile`，`re`模块也会在后台帮你完成这个过程，并且在后续的操作中复用已有的`Pattern`对象，从而避免重复编译同一正则表达式带来的性能损失。具体来说，`_compile`函数会自动储存最多512条由`type(pattern), pattern, flags`组成的Key，只要正则表达式相同且标志位一致，那么在第二次调用`_compile`时，它就会直接从缓存中读取。 3. **可读性与简洁性**：直接使用`re`模块提供的函数如`re.search`、`re.findall`等，代码更加简洁易懂。这种简化不仅减少了编码的工作量，而且使得代码更加易于维护和理解。 4. **性能考虑**：虽然对于大量数据的处理场景，预先编译正则表达式可能带来一定的性能提升，但这种提升通常很小，不足以抵消额外引入的复杂度。特别是在Python中，由于其内置的缓存机制，显式地使用`re.compile`反而可能因为引入不必要的变量和步骤而略微降低程序的整体效率。 #### 总结除非你有特殊的性能需求或者非常确定需要多次复用某个正则表达式，否则在大多数情况下，没有必要手动调用`re.compile`。直接使用`re`模块提供的函数即可达到高效、简洁的目的。这也符合Python“简单优于复杂”的哲学思想。遵循这一建议，可以使你的代码更加清晰、高效，同时减少出错的可能性。

`re.findall()` 是 Python 中 `re`（正则表达式）模块中的一个函数，用于在一个字符串中查找所有匹配给定正则表达式的非重叠子串，并返回这些子串组成的列表。其基本语法如下： ```python import re pattern = r"your_pattern" # 正则表达式模式 string = "the_string_to_search" # 需要搜索的字符串 matches = re.findall(pattern, string) ``` - `pattern`: 你需要定义一个正则表达式模式，例如 `\d+` 可以匹配一个或多个数字。 - `string`: 你要搜索的文本。 - `matches`: 函数执行后返回的结果是一个包含所有匹配项的列表。举个例子，如果你正在处理一个URL列表，使用 `re.findall()` 可能会查找所有的URL： ```python urls = "https://example.com, http://www.example.org, more links here" url_matches = re.findall(r'http[s]?://(?:[a-zA-Z]|[0-9]|[$-_@.&+]|[!*\$\$,]|(?:%[0-9a-fA-F][0-9a-fA-F]))+', urls) ```

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a = re.findall()

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正则综合处理处理字符串.py

02-findall分组示例.py

import re f = open("no no no.pcapng", "rb").read() a = re.findall(b"/sqli/example2\.php\?name=(...)", f) f1 = open("test.txt", "a+") for i in a: j = i.decode() strs = "".join(j) f1.write(strs) f1.close()

代码解释：a = re.findall('"objURL":"(.*?)",', htlm_1)

jx2=pd.DataFrame(jx1) a=re.findall(r'-(d)-',jx2['开票日期']) print('企业进项开票总月份数=',a) 为什么报错expected string or bytes-like object

jx2=jx1['开票日期'].astype(str) a=re.findall(r'-(\d)-',jx2) print('企业进项开票总月份数=',a) 还是报错 expected string or bytes-like object

jx2=jx1['开票日期'].astype(str) a=re.findall(r'-(d)-',jx2) print('企业进项开票总月份数=',a) 为什么还是报错expected string or bytes-like object

import re a = '123abc' re=re.findall('\s\s\s',a) print(re)

try: res = requests.get(url=URL, headers=headers) res.encoding = res.apparent_encoding img_info = re.findall('<img src="(.*?)" alt=".*?', res1.text)

a = 'PythonPythonPythonPython' r3 = re.findall('(Python){3}Py', a)这个输出结果是啥，为什么

content = "kitty kitty" this_compile = r"^(go\s){2}|^(kitty\s){2}$" p = re.compile(this_compile, re.MULTILINE) a = p.findall(content) print(a)

def parse(self, response): global count html = response.text movies_name = re.findall(r'class="m-b-sm">(.*?)',html)[0] rating = re.findall(r'm-b-n-sm">\n *(.*?)',html) plot_summary = re.findall(r'<p da

base = re.findall('<base href = "[a-z:0-9/ \.]+"',pt)

base=re.findall('<base href="[a-z:0-9/\.]+"', pt)

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