python使用布隆过滤器的实现示例
使用库pybloom_live
from pybloom_live import ScalableBloomFilter,BloomFilter
# 可自动伸缩的布隆过滤器
bloom = ScalableBloomFilter(initial_capacity=100,error_rate=0.001)
# 添加内容
bloom.add('daqi')
print('daqi'in bloom)
#
使用库pybloom_live
from pybloom_live import ScalableBloomFilter,BloomFilter
# 可自动伸缩的布隆过滤器
bloom = ScalableBloomFilter(initial_capacity=100,error_rate=0.001)
# 添加内容
bloom.add('daqi')
print('daqi'in bloom)
# 定长的布隆过滤器
bloom1 = BloomFilter(capacity=10000)
bloom1.add('daqi')
print('daqi'in bloom1)
手动实现一个简单的布隆过滤器
使用bitarray实现,将初始数组置为0,根据hash计算出节点置为1,同时写了一个生成随机码的函数用于测试。
import random
import mmh3
from bitarray import bitarray
import os.path
import re
# bitarray长度
BIT_SIZE = 50000
class BloomFilter():
def __init__(self):
bit_array = bitarray(BIT_SIZE)
bit_array.setall(0)
self.bit_array = bit_array
self.bit_size = self.length()
def get_points(self, url):
"""
生成需要插入的位置
:param url:
:return:节点的列表
"""
point_list = []
for i in range(7):
point = mmh3.hash(url,30+i) % self.bit_size
point_list.append(point)
return point_list
def add(self, url):
"""
添加url到bitarray中
:param url:
:return:
"""
res = self.bitarray_expand()
points = self.get_points(url)
try:
for point in points:
self.bit_array[point] = 1
return '注册完成!'
except Exception as e:
return e
def contains(self,url):
"""
验证url是否存在
:param url:
:return:True or False
"""
points = self.get_points(url)
# 在bitarray中查找对应的点,如果有一个点值为0就说明该url不存在
for p in points:
if self.bit_array[p] == 0:
return False
return True
def count(self):
"""
获取bitarrray中使用的节点数
:return: bitarray长度
"""
return self.bit_array.count()
def length(self):
"""
获取bitarray的长度
:return:bitarray的长度
"""
return len(self.bit_array)
def bitarray_expand(self):
"""
扩充bitarray长度
:return:bitarray的长度或使用率,布隆过滤器的bitarray的使用最好不要超过50%,这样误判率低一些
"""
isusespace = round(int(self.count()) / int(self.length()),4)
if 0.50 < isusespace:
# 新建bitarray
expand_bitarray = bitarray(BIT_SIZE)
expand_bitarray.setall(0)
# 增加新建的bitarray
self.bit_array = self.bit_array + expand_bitarray
self.bit_size = self.length()
return self.bit_size
else:
return f'长度尚可,{round(isusespace * 100,2)}%'
def get_captcha():
"""
生成用于测试的随机码
:return:
"""
seed = '0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ'
captcha = ""
for i in range(10):
captcha += random.choice(seed)
print(captcha)
return captcha
if __name__ == '__main__':
bloom = BloomFilter()
for i in range(100000):
bloom.add(f'www.{get_captcha()}.com')
print(bloom.length())
print(bloom.count())
print(bloom.count())
到此这篇关于python使用布隆过滤器的实现示例的文章就介绍到这了,希望能帮助到大家
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