一、普通字符遍历检索没有正则检索快

虽然是有点闲话多说的意思，不过这个的优化是提升字符处理速度的最大可提升效果。博主从最初的for…in…字符串一个一个提取判断改为正则判断，这个提升速度是直观感觉的出来的。
这里放几个正则信息链接：
python同时替换多个字符串方法
史上最全常用正则表达式大全

二、一定长度内的数组使用取值比数组出入栈操作快

由于博主对字符串检索中元素存在可包含关系比如abc在abcd内，所以不能使用正则链接一中替换法（也可能是博主正则技术还不到位，但不影响得出这些看法），博主通过Python的正则split和findall方法，得到一个字符串的非检索字符数组和检索字符数组，相当于用检索字符数组填入非检索字符数组间就形成原数据字符串，检索字符串数组是要处理替换为需要改变的字符，最终在合成完整的处理后字符串中遇到了这个选择，验证信息如下：

list1 = []     # 将检索数组（list2）间隔插入非检索数组（list3）的完整数组
list1_len = len(list2) + len(list3)
starr = time.time()
# 第一种数组取值合成总数组
for i in range(0, list1_len):
    if i % 2 == 0:
        list1.append(list3[i//2])
    else:
        list1.append(list2[i//2])
allstr = ''.join(list1)

# 第二种数组出入栈合成，由于合成的数组是反的需要进行反向，也将时间计算在内了
for i in range(0, list1_len):
    if i % 2 == 0:
        list1.append(list3.pop())
    else:
        list1.append(list2.pop())
allstr = ''.join(list1[::-1])

endd = time.time()
print("数组总长：{len},耗费时间：{time}".format(len=str(list1_len), time=str(endd-starr)))

总的结果出入栈合成时间：
数组总长：625,耗费时间：0.0002186298370361328
数组取值合成时间：
数组总长：625,耗费时间：0.0001685619354248047
数组长度一样的情况下，平均快0.00005不到点，这个时间随着数组变长，数组取值时间越长差距会越小，到达一定上千上万或几十万的数组长度，出入栈合成就会比取值快（按原理推理）。

三、简单计算判断比赋值判断快

上述出入栈合成的赋值判断写法验证

check = False
for i in range(0, list1_len):
    if not check:
        list1.append(list3.pop())
        check = True
    else:
        list1.append(list2.pop())
        check = False
allstr = ''.join(list1[::-1])

时间消耗
数组总长：625,耗费时间：0.0002334117889404297
比最上面测试慢了0.000015左右，当然这个计算只是适合不太复杂的计算情况，也对于这种重复性操作减少赋值步骤也能提升一定效率。

虽然优化的效果不是很明显，针对的也是不是太大的数据，但有一点是一点，不等同于并发多线程递归这些通过资源置换提速。