python正则匹配卡死

Python是一门非常强劲的编程语言，而regex是Python中一个非常实用性强的工具。regex可以让我们更方便地进行字符串的加工和对应。不过，有时候我们会察觉在使用Python的regex时，应用会停滞或者变得非常迟缓。这是何故呢？

import re
# 表达式：对应10个a字符
pattern = "a{10}"
# 共对应10000个字符串
text = "a" * 10 + "\n" + "b" * 10 + "\n"
text *= 5000
print("开始对应...")
# 对应文本
result = re.findall(pattern, text)
print("对应完成，共对应%d个字符串" % len(result))

让我们看一下上面这段代码。它的作用是对应文本中的10个连续的a字符。在文本中，一共有10000个字符串，我们将这10000个字符串复制了5000遍。也就是说我们要对应的字符串是非常巨大的。

运行这段代码，你会察觉，应用或许会停滞或者运行非常迟缓。这是因为Python的regex引擎在加工大量字符串时，需要进行非常多的运算和判定。如果无约束地对应所有字符串，那么就会导致应用的停滞和迟缓。

那么我们该怎么防止应用的停滞和迟缓呢？其实很简单，我们只需要在regex中添加一些约束条件即可。

import re
# 表达式：对应10个a字符
pattern = "a{10}"
# 共对应10000个字符串
text = "a" * 10 + "\n" + "b" * 10 + "\n"
text *= 5000
print("开始对应...")
# 对应文本，只对应前100000个字符
result = re.findall(pattern, text[:100000])
print("对应完成，共对应%d个字符串" % len(result))

上面这段代码，在对应文本时，我只对应了前100000个字符。这样做的目的就是为了限制regex引擎的运算量。通过添加约束条件，我们可以防止应用的停滞和迟缓。

在使用Python的regex时，一定要注意应用的性能问题。如果regex引擎需要加工大量的字符串，那么一定要添加约束条件，以防止应用的停滞和迟缓。