我是靠谱客的博主 仁爱老虎,最近开发中收集的这篇文章主要介绍python处理字符串效率_Python字符串搜索效率,觉得挺不错的,现在分享给大家,希望可以做个参考。

概述

可能是当然是第二个,我认为在大字符串中搜索和在小字符串中搜索没有任何区别。由于行较短,您可能会跳过一些字符,但拆分操作也有其成本(搜索n,创建n个不同的字符串,创建列表),循环是在python中完成的。

string__contain__方法是用C实现的,因此速度明显更快。

还可以考虑,一旦找到第一个匹配项,第二个方法就会终止,但第一个方法在开始搜索字符串内部之前会将所有字符串分割开来。

这一点通过一个简单的基准得到了迅速的证明:import timeit

prepare = """

with open('bible.txt') as fh:

text = fh.read()

"""

presplit_prepare = """

with open('bible.txt') as fh:

text = fh.read()

lines = text.split('\n')

"""

longsearch = """

'hello' in text

"""

splitsearch = """

for line in text.split('\n'):

if 'hello' in line:

break

"""

presplitsearch = """

for line in lines:

if 'hello' in line:

break

"""

benchmark = timeit.Timer(longsearch, prepare)

print "IN on big string takes:", benchmark.timeit(1000), "seconds"

benchmark = timeit.Timer(splitsearch, prepare)

print "IN on splitted string takes:", benchmark.timeit(1000), "seconds"

benchmark = timeit.Timer(presplitsearch, presplit_prepare)

print "IN on pre-splitted string takes:", benchmark.timeit(1000), "seconds"

结果是:IN on big string takes: 4.27126097679 seconds

IN on splitted string takes: 35.9622690678 seconds

IN on pre-splitted string takes: 11.815297842 seconds

最后

以上就是仁爱老虎为你收集整理的python处理字符串效率_Python字符串搜索效率的全部内容,希望文章能够帮你解决python处理字符串效率_Python字符串搜索效率所遇到的程序开发问题。

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