每条字符串数据都要循环匹配大概 200 左右的正则表达式，怎么做速度可以快点？

类似于前缀树一样写匹配树？但是好麻烦，要重新设计树结构，还得写匹配方法

去调 C++ 的 hyperscan.

来自 gpt 的回复：


对于每次来的新字符串都要遍历整个正则表达式数组，这可能导致性能下降。如果你希望提高匹配速度，可以考虑使用更高效的数据结构，如字典（ Dictionary ）或者前缀树（ Trie ）。

下面是一种可能的优化方法：

1. 使用字典替代列表：将正则表达式和相应的操作存储在字典中，其中键为正则表达式字符串，值为对应的操作。这样可以通过正则表达式快速查找到对应的操作，而无需遍历整个列表。

2. 在字典中使用前缀树：将正则表达式作为前缀树的键，操作作为对应节点的值。前缀树可以提高匹配效率，特别是当正则表达式存在共同前缀时，可以减少不必要的匹配操作。

这是一个示例代码，展示了如何使用字典和前缀树进行优化：

```python
import re
from collections import defaultdict

class TrieNode:
def __init__(self):
self.children = defaultdict(TrieNode)
self.operations = []

def insert(root, regex, operation):
node = root
for char in regex:
node = node.children[char]
node.operations.append(operation)

def find_operations(root, text):
results = []
node = root
for char in text:
if char in node.children:
node = node.children[char]
results.extend(node.operations)
elif '*' in node.children:
node = node.children['*']
results.extend(node.operations)
else:
node = root
return results

# 构建前缀树
root = TrieNode()
for regex, operation in _list:
insert(root, regex.pattern, operation)

# 搜索匹配操作
text = "待匹配的字符串"
matching_operations = find_operations(root, text)

# 对匹配操作进行处理
for operation in matching_operations:
# 处理匹配操作
```

注意，这只是一种优化思路，并且需要根据你的具体需求进行适当的调整。如果正则表达式的数量非常庞大，可能需要使用更高级的算法和数据结构来进一步提高性能。

发一下你的正则长啥样？
200+ 个正则，这是在搞敏感词过滤？

首先，多个正则规则可以写到一起，用|分开。

其次， 用正则做这种性能不好，如果是敏感词后期可能有十几万个， 要改用 DFA 去实现

来自 newbing 的回复
如果你需要在一个字符串中查找多个正则表达式模式，可以考虑以下几种方法来提高性能：

避免使用过于复杂的正则表达式。正则表达式中的某些特殊字符（如 .* 和 .+）可能会导致回溯，从而降低匹配速度。尽量使用简单的正则表达式，避免使用过多的特殊字符。

将多个正则表达式合并为一个。如果你需要在一个字符串中查找多个正则表达式模式，可以考虑将这些模式合并为一个正则表达式，然后一次性进行匹配。例如，你可以使用 | 字符将多个模式连接起来，形成一个新的正则表达式。

使用第三方库。Python 标准库中的 re 模块提供了基本的正则表达式功能，但是在某些情况下可能不够高效。你可以考虑使用第三方库（如 regex ），它们通常提供了更快的匹配速度和更多的功能。

希望这些建议能够帮助你提高正则表达式匹配的性能。如果你有其他问题，欢迎随时咨询我

没办法

参考 #5

这种非 IO 的最适合多进程并发了，不过 200 体现不出优势

我想到的也是多线程，拆成 10 份每个 20 不是瞬间做完。这个案例也不用加锁

解决方法就是并发，当然这个是用资源换时间。。

@coderxy #6 以前做过你在 #5 说的方式，用 python 做一个论坛的过滤还是能行的。DFA 是一种方式，还有一种方式是分级处理。如果 OP 也是要做敏感词过滤的话。也就是说，对于非卡脖子的敏感词，用先发后审的方式分布式处理。

DFA

参考之前的一万个正则的处理方式：

https://www.v2ex.com/t/828016#r_11270571

用 Trie 树，.*这种的简单正则表达式完全可以转换成多个关键词的匹配，复杂的也不怕 尽量提取出关键词 先高速判断这个正则是确定要参与匹配计算 过滤掉不参与的正则，那 200 个正则瞬间 从 1 秒 变成 1 毫秒💪

intel hyperscan

如果是域名匹配，记录可以放到哈希表，输入的字符串做子域名切割（分词）来逐一匹配

hyperscan 正解，并行匹配还有指令优化

以下是来自 GPT4 的回复：

在 Python 中，正则表达式确实可能是相当消耗资源的，特别是当你处理大量的数据或者复杂的正则表达式时。这是因为正则表达式的匹配机制是回溯的，也就是当一个匹配失败时，它会返回上一个状态并尝试其他可能的匹配方式。而使用 "." 和 "*" 这样的通配符可以增加正则表达式的复杂度，使得匹配过程变得更慢。

根据你的描述，你似乎在对每一个新的字符串遍历这个长度可能会增长到 200 以上的正则表达式列表。这种情况下，优化的方式可能依赖于你的具体应用场景。以下是一些可能的优化建议：

尽可能使正则表达式更简单：越复杂的正则表达式需要的计算资源就越多，尤其是当你有许多复杂的正则表达式需要匹配时。尽可能地避免使用 ".*" 和其他可能导致大量回溯的模式。

考虑预处理字符串：如果可能的话，考虑在正则表达式匹配之前对字符串进行预处理，以减小正则表达式的复杂性。这可能包括删除或替换不必要的字符，将字符串切分成较小的部分，或者将字符串转换为更容易处理的格式。

使用编译的正则表达式：Python 的 re 模块提供了一个 compile 函数，可以用来预编译正则表达式。这样做可以让你的代码在匹配正则表达式时运行得更快。

考虑使用其他字符串匹配算法：如果你的问题可以通过其他的字符串匹配算法来解决，那么可能会更有效率。例如，如果你只是在寻找特定的字串，那么使用 KMP ，Boyer-Moore 或 Rabin-Karp 这样的字符串匹配算法可能会更快。

使用多线程或多进程：如果你有大量的字符串需要处理，你可以考虑使用 Python 的 multiprocessing 或 threading 模块来并行处理这些字符串。

如果你的正则表达式是有序的，你可以在匹配时使用二分搜索：这样做的前提是你的正则表达式可以按照一定的规则排序，这样你可以在匹配时使用二分搜索而不是遍历整个列表。

这只是一些可能的优化方法，并不能保证在所有情况下都有效。具体的优化方法需要根据你的应用场景和需求来定。

我支持合并正则的方案, 在以前的类似的案例里面, 把一批 200 个左右的正则合成 1 个, 能够提高 30 倍左右的效率, 当然这个和具体的数据有关系, 但是说明这个方案是可行的.

原理我猜应该就是合并后的正则, 引擎编译时会自动优化形成类似 DFA 的数据结构或者算法, 合并正则可能也要一定的优化, 比如排序, 尽可能让有相同前缀的放在一组, 然后也要优化一些.*这样的写法, 就不同的方案都简单试试, 套入实际数据看看那种效率会变高

rust 的 regex 有 RegexSet ，可以找找有没有 python 绑定

还有一个思路，如果说这些正则匹配率差异比较大，可以给正则按照匹配的命中率动态排序，这样可以尽可能早地匹配到。