"\" के साथ रेगीक्स का उपयोग करना और सरल string.split () का प्रयोग अन्य व्हाट्सएप को भी हटा देगा - जैसे कि newlines, गाड़ी का रिटर्न, टैब। जब तक यह वांछित है, के लिए केवल करना कई रिक्त स्थान , मैं इन उदाहरणों प्रस्तुत करते हैं।
मैंने यथार्थवादी समय परीक्षणों को प्राप्त करने के लिए 11 पैराग्राफ, 1000 शब्द, 6665 बाइट्स लोरम इप्सम का उपयोग किया और इसके लिए यादृच्छिक-लंबाई वाले रिक्त स्थान का उपयोग किया:
original_string = ''.join(word + (' ' * random.randint(1, 10)) for word in lorem_ipsum.split(' '))
वन-लाइनर अनिवार्य रूप से किसी भी अग्रणी / अनुगामी रिक्त स्थान की एक पट्टी करेगा, और यह एक अग्रणी / अनुगामी स्थान को संरक्षित करता है (लेकिन केवल ONE ;-)।
# setup = '''
import re
def while_replace(string):
while ' ' in string:
string = string.replace(' ', ' ')
return string
def re_replace(string):
return re.sub(r' {2,}' , ' ', string)
def proper_join(string):
split_string = string.split(' ')
# To account for leading/trailing spaces that would simply be removed
beg = ' ' if not split_string[ 0] else ''
end = ' ' if not split_string[-1] else ''
# versus simply ' '.join(item for item in string.split(' ') if item)
return beg + ' '.join(item for item in split_string if item) + end
original_string = """Lorem ipsum ... no, really, it kept going... malesuada enim feugiat. Integer imperdiet erat."""
assert while_replace(original_string) == re_replace(original_string) == proper_join(original_string)
#'''
# while_replace_test
new_string = original_string[:]
new_string = while_replace(new_string)
assert new_string != original_string
# re_replace_test
new_string = original_string[:]
new_string = re_replace(new_string)
assert new_string != original_string
# proper_join_test
new_string = original_string[:]
new_string = proper_join(new_string)
assert new_string != original_string
नोट: " whileसंस्करण" की एक प्रति बनाई गई original_string, जैसा कि मेरा मानना है कि पहले रन पर एक बार संशोधित होने के बाद, क्रमिक रन तेजी से होगा (यदि केवल थोड़ा सा)। जैसा कि यह समय जोड़ता है, मैंने इस स्ट्रिंग कॉपी को अन्य दो में जोड़ा ताकि समय केवल तर्क में अंतर दिखाए। ध्यान रखें कि उदाहरणों stmtपर मुख्य timeitकेवल एक बार निष्पादित किया जाएगा ; मूल तरीके से मैंने ऐसा किया, whileलूप ने उसी लेबल पर काम किया original_string, इस प्रकार दूसरा रन, कुछ भी नहीं करना था। जिस तरह से यह अब सेट है, एक फ़ंक्शन को कॉल करना, दो अलग-अलग लेबलों का उपयोग करना, जो एक समस्या नहीं है। मैंने assertसभी श्रमिकों को यह सत्यापित करने के लिए बयान दिए हैं कि हम हर पुनरावृत्ति (जो संदिग्ध हो सकते हैं) के लिए कुछ बदल सकते हैं। उदाहरण के लिए, इसे बदलें और यह टूट गया:
# while_replace_test
new_string = original_string[:]
new_string = while_replace(new_string)
assert new_string != original_string # will break the 2nd iteration
while ' ' in original_string:
original_string = original_string.replace(' ', ' ')
Tests run on a laptop with an i5 processor running Windows 7 (64-bit).
timeit.Timer(stmt = test, setup = setup).repeat(7, 1000)
test_string = 'The fox jumped over\n\t the log.' # trivial
Python 2.7.3, 32-bit, Windows
test | minum | maximum | average | median
---------------------+------------+------------+------------+-----------
while_replace_test | 0.001066 | 0.001260 | 0.001128 | 0.001092
re_replace_test | 0.003074 | 0.003941 | 0.003357 | 0.003349
proper_join_test | 0.002783 | 0.004829 | 0.003554 | 0.003035
Python 2.7.3, 64-bit, Windows
test | minum | maximum | average | median
---------------------+------------+------------+------------+-----------
while_replace_test | 0.001025 | 0.001079 | 0.001052 | 0.001051
re_replace_test | 0.003213 | 0.004512 | 0.003656 | 0.003504
proper_join_test | 0.002760 | 0.006361 | 0.004626 | 0.004600
Python 3.2.3, 32-bit, Windows
test | minum | maximum | average | median
---------------------+------------+------------+------------+-----------
while_replace_test | 0.001350 | 0.002302 | 0.001639 | 0.001357
re_replace_test | 0.006797 | 0.008107 | 0.007319 | 0.007440
proper_join_test | 0.002863 | 0.003356 | 0.003026 | 0.002975
Python 3.3.3, 64-bit, Windows
test | minum | maximum | average | median
---------------------+------------+------------+------------+-----------
while_replace_test | 0.001444 | 0.001490 | 0.001460 | 0.001459
re_replace_test | 0.011771 | 0.012598 | 0.012082 | 0.011910
proper_join_test | 0.003741 | 0.005933 | 0.004341 | 0.004009
test_string = lorem_ipsum
# Thanks to http://www.lipsum.com/
# "Generated 11 paragraphs, 1000 words, 6665 bytes of Lorem Ipsum"
Python 2.7.3, 32-bit
test | minum | maximum | average | median
---------------------+------------+------------+------------+-----------
while_replace_test | 0.342602 | 0.387803 | 0.359319 | 0.356284
re_replace_test | 0.337571 | 0.359821 | 0.348876 | 0.348006
proper_join_test | 0.381654 | 0.395349 | 0.388304 | 0.388193
Python 2.7.3, 64-bit
test | minum | maximum | average | median
---------------------+------------+------------+------------+-----------
while_replace_test | 0.227471 | 0.268340 | 0.240884 | 0.236776
re_replace_test | 0.301516 | 0.325730 | 0.308626 | 0.307852
proper_join_test | 0.358766 | 0.383736 | 0.370958 | 0.371866
Python 3.2.3, 32-bit
test | minum | maximum | average | median
---------------------+------------+------------+------------+-----------
while_replace_test | 0.438480 | 0.463380 | 0.447953 | 0.446646
re_replace_test | 0.463729 | 0.490947 | 0.472496 | 0.468778
proper_join_test | 0.397022 | 0.427817 | 0.406612 | 0.402053
Python 3.3.3, 64-bit
test | minum | maximum | average | median
---------------------+------------+------------+------------+-----------
while_replace_test | 0.284495 | 0.294025 | 0.288735 | 0.289153
re_replace_test | 0.501351 | 0.525673 | 0.511347 | 0.508467
proper_join_test | 0.422011 | 0.448736 | 0.436196 | 0.440318
तुच्छ स्ट्रिंग के लिए, ऐसा प्रतीत होता है कि थोड़ी देर का लूप सबसे तेज़ है, इसके बाद पायथोनिक स्ट्रिंग-स्प्लिट / जॉइन होता है, और रेगेक्स पीछे की तरफ खींचता है।
गैर-तुच्छ स्ट्रिंग्स के लिए , लगता है कि विचार करने के लिए थोड़ा अधिक है। 32-बिट 2.7? यह बचाव के लिए है! 2.7 64-बिट? एक whileलूप सबसे अच्छा है, एक सभ्य मार्जिन द्वारा। 32-बिट 3.2, "उचित" के साथ जाएं join। 64-बिट 3.3, एक whileलूप के लिए जाएं। फिर।
अंत में, व्यक्ति प्रदर्शन को बेहतर बना सकता है अगर / जहां / जब आवश्यक हो , लेकिन मंत्र को याद रखना हमेशा सबसे अच्छा होता है :
- इसे काम करने लायक बनाओ
- इसको सही करो
- इसे तेज़ी से करें
IANAL, YMMV, कैविट एम्प्टर!