Python字符串过滤性能比较5种方法

山海之间
山海之间
发布时间:2026-10-13| 2人浏览过
原创

本文通过实际代码对比了Python中5种字符串过滤方法的性能。涉及循环、正则表达式、函数式filter、列表生成式及string.translate()。测试生成10万条随机字符串,统计各方法执行时间,旨在为开发者提供高效处理字符串的参考方案。

本文对Python中5种字符串过滤方法的性能进行了比较。

总共比较5种方法。直接看代码:

import random
import time
import os
import string

base = string.digits+string.punctuation
total = 100000

def loop(ss):
  """循环"""
  rt = ''
  for c in ss:
    if c in '0123456789':
      rt = rt + c
  return rt

def regular(ss):
  """正则表达式"""
  import re
  rt = re.sub(r'\D', '', ss)
  return rt

def filter_mt(ss):
  """函数式"""
  return filter(lambda c:c.isdigit(), ss)

def list_com(ss):
  """列表生成式"""
  isdigit = {'0': 1, '1': 1, '2': 1, '3': 1, '4': 1,
            '5':1, '6':1, '7':1, '8':1, '9':1}.has_key
  return ''.join([x for x in ss if isdigit(x)])

def str_tran(ss):
  """string.translate()"""
  table = string.maketrans('', '')
  ss = ss.translate(table,string.punctuation)
  return ss

if __name__ == '__main__':
  lst = []
  for i in xrange(total):
    num = random.randrange(10, 50)
    ss = ''
    for j in xrange(num):
      ss = ss + random.choice(base)
    lst.append(ss)

  s1 = time.time()
  map(loop,lst)
  print "loop: ",time.time() - s1
  print '*'*20
  s1 = time.time()
  map(regular, lst)
  print "regular: ", time.time() - s1
  print '*' * 20
  s1 = time.time()
  map(str_tran, lst)
  print "str_tran: ", time.time() - s1
  print '*' * 20
  s1 = time.time()
  map(filter_mt, lst)
  print "filter_mt: ", time.time() - s1
  print '*' * 20
  s1 = time.time()
  map(list_com, lst)
  print "list_com: ", time.time() - s1

感谢阅读,希望能帮助到大家,谢谢大家对本站的支持!

免责声明:本文内容仅供参考,不代表本站观点。转载或引用请注明出处。

Python 相关产品和应用

全部下载
Selenium

Selenium

4.51.0 · Windows

用于浏览器自动化和 Web 测试的 Python 工具。

scikit-learn

scikit-learn

1.9.1 · Windows

常用 Python 机器学习算法与模型评估工具库。

Black

Black

26.10.1 · Windows

强调一致性的 Python 自动代码格式化工具。

Ruff

Ruff

0.17.1 · macOS

由 Rust 编写的高速 Python 代码检查和格式化工具。

pytest

pytest

9.1.1 · Windows

简洁而强大的 Python 自动化测试框架。

FastAPI

FastAPI

0.146.0 · Windows

高性能 Python API 框架,支持类型提示和自动接口文档。

Flask

Flask

3.1.3 · Windows

轻量灵活的 Python Web 应用框架。

Django

Django

6.1.2 · Windows

成熟的 Python Web 框架,适合构建内容站点和业务系统。

Spyder

Spyder

6.1.7 · Windows

面向科学计算与数据分析的 Python 集成开发环境。

SciPy

SciPy

1.18.1 · Windows

面向科学、工程和技术计算的 Python 算法库。