@JuSH 舒服

一百以内我都得考虑一下

我的建议是 mac

怎么约的，教教，我朋友想学

后悔了我充值了 gpt4 ，越来越智障了

要个 10k 应该不难

我的建议是换电脑

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。

做再多想再多不如实际行动一次，趁年轻错了也无所谓

请问微信阁下如何应对

我使用了 poe 的 gpt4 ，质量还是以前那样没有下降。openai 官网的 gpt4 已经等于 gpt3.5 了
@Jaosn 开发

我使用了 poe 的 gpt4 ，质量还是以前那样没有下降。openai 官网的 gpt4 已经等于 gpt3.5 了

我直接咸鱼 25 一年入手

可以看看我帖子