2. Regex3 = re.compile(“^(?![0-9a-zA-Z]{8,16}$|[@%&]{8,16}$)[a-zA-Z0-9@%&]{8,16}$”, re.MULTILINE)

立马你就可以看到差异：
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R1 takes 0.734 seconds
R2 takes 2.041 seconds
R3 takes 0.797 seconds

这说明，一个或单单几个字符串来测试正则的性能，不靠谱，你可不知道用户输入的成千上万不同的字符组合是什么。

那么引申出正则的优化法则：
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1. 尽可能将需要匹配的字符串显式地列出来，[a-zA-Z] 显然比 /[a-z]/i 要效率高，而 [abcde...审略...z] 更好一些

2. 包含更可能少的可能性，范围越窄越好。比如括号，嵌套括号，括号中的或条件；比如大括号中指定的范围以及贪婪匹配*，+符号；这些尽量少用或不用。

3. 单行匹配就可以的绝不多行匹配

4. 尽可能地让正则表达式提早结束，也就是说在碰到不匹配的字符串式尽早让正则表达式失败退出。

关于第4点，可以做个实验：
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在前面做的修改的基础上，改一下 R3：
Regex3 = re.compile(“^(?=[a-zA-Z0-9@%&])(?![0-9a-zA-Z]{8,16}$|[@%&]{8,16}$)[a-zA-Z0-9@%&]{8,16}$”, re.MULTILINE)

看结果：
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R1 takes 0.851 seconds
R2 takes 2.045 seconds
R3 takes 0.707 seconds

瞧，R3 最快，但正如以上所说，这条测试最快，不代表它在所有环境中都最快，所以根据实际环境来进行优化才算是王道。
另外，尽可能在前台，使用一些限定，比如javascript做用户输入检测，来限定用户输入的字符串范围，也可以为后台的正则优化提供依据。
不过还是要重申一下，正则不是万能，复杂要求的输入验证不一定要完全用正则来解决，当然你不在乎性能，不差钱除外