Bloom Filter(python版)

最新推荐文章于 2024-10-26 21:17:59 发布
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Bloom Filter(python版)
1、我的基本python版本是2.6
2、到http://RVL4.ecn.purdue.edu/~kak/dist/BitVector-2.0.tar.gz?download 下载BitVector模块并安装

参考资料:
    http://files.cnblogs.com/asashina/Bloom%20Filter.pdf
    http://blog.youkuaiyun.com/jiaomeng/archive/2007/01/27/1495500.aspx
    http://stackoverflow.com/questions/311202/modern-high-performance-bloom-filter-in-python

今天学习了bloom filter。主要有以下收获:
[1]bloom filter的基本概念
[2]python中hash的实现
[3]python中操作符重载

问题:
[1]并没有重载in，为什么它会返回正确?

#coding:utf-8
from BitVector import BitVector
from random import Random
# get hashes from http://www.partow.net/programming/hashfunctions/index.html
from hashes import RSHash, JSHash, PJWHash, ELFHash, DJBHash

Python爬虫：基于Bloom Filter进行大规模去重详解
数据知道的博客
03-05 7477
布隆过滤器是一种概率型数据结构，用于判断一个元素是否存在于一个集合中。空间效率高：占用内存远小于传统的数据结构（如哈希表）。查询速度快：时间复杂度为 O(k)，其中 k 是哈希函数的数量。允许误判：可能会将不存在的元素误判为存在（False Positive），但不会将存在的元素误判为不存在（False Negative）。布隆过滤器是一种高效的去重工具，适合大规模爬虫任务。在 Python 中，可以使用 pybloom_live 库快速实现布隆过滤器。
Python写的BloomFilter
Code is to be happy
01-24 5914
由于Python没有内建的bitset数据结构,不过有需要自己安装的BitVector,用起来还是很方便的 安装BitVector过程同Python安装第三方模块的方法:  命令行进入目录后,输入 python setup.py install  不过由于是在windows上做的实验,安装后只能在那个目录下使用BitVector这点有点迷惑,待解决... 下面是我根据java版的Bloom
BloomFilter原理与Python实现
06-11 1436
Bloom Filter是由Bloom在1970年提出的一种多哈希函数映射的快速查找算法。 通常应用在一些需要快速判断某个元素是否属于集合，但是并不严格要求100%正确的场合。 基于一种概率数据结构来实现，是一个有趣且强大的算法 一 . 实例 为了说明Bloom Filter存在的重要意义，举一个实例，也是为什么我要学习Boomfilter的起因： 假设我们要写一个爬虫程序。由于网络间的链接错综复杂，蜘蛛在网络间爬行很可能会形成“环”，爬虫就会进入一个无限怪圈，找不到出路，程序出现崩溃。 所以为了避.
url去重 --布隆过滤器 bloom filter原理及python实现
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常见URL过滤方法1 直接查询比较即假设要存储url A，在入库前首先查询url库中是否存在 A,如果存在，则url A 不入库，否则存入url库。这种方法准确性高，但是一旦数据量变大，占用的存储空间也变大，同时，由于要查库，数据一多，查询时间变长，存储效率下降。2 基于hash的存储对于给定的url，通过建立的hash函数，来获得对应的hash值，并将该值存入库中。当在检查url是否存在库中时
用Python从零开始实现一个Bloomfilter
preyta的专栏
06-09 6298
简介如果你不知道什么是 Bloomfilter，可以在这里找到详尽的描述Bloomfilter 介绍。简单来说Bloomfilter是一个概率数据结构，功能上类似于集合的一个子集，可以向里面添加一个元素，或者判断一个元素是否在其中。不过你只能准确判断一个数据不在其中，对于那些Bloomfilter判定在其中的元素，只能保证它有非常大的概率在其中（这个概率一般高达99.9%+）。
python BloomFilter(布隆过滤器)
吧唧吧唧吧啦吧啦
04-19 4859
简单解释下。 bloomfilter：是一个通过多哈希函数映射到一张表的数据结构，能够快速的判断一个元素在一个集合内是否存在，具有很好的空间和时间效率。（典型例子，爬虫url去重） 原理： BloomFilter 会开辟一个m位的bitArray(位数组)，开始所有数据全部置 0 。当一个元素过来时，能过多个哈希函数（h1,h2,h3....）计算不同的在哈希值，并通过哈希值找到对应的bit...
Python中的Bloom Filter算法详解
qq_42568323的博客
10-26 1129
Bloom Filter是一种空间效率高且能够快速查询的集合数据结构，它通过多个哈希函数将元素映射到位数组中。误判（False Positive）：Bloom Filter可能会错误地判断某个元素在集合中，但绝对不会漏掉一个实际存在的元素（即不会产生误报）。无删除操作：标准的Bloom Filter不能删除元素，因为删除会影响其他元素的查找。我们将创建一个类，并实现基本的插入和查询功能。self.size = size # 位数组大小。
Bloom Filter原理及python实现
m0_51370181的博客
07-25 2304
文章目录一、Bloom Filter存在的意义二、Bloom Filter算法原理三、Bloom Filter的优化哈希函数选择参数设计误判率P(true)Hash Function的数目 kBitSet数组的大小 m四、python代码实现总结 一、Bloom Filter存在的意义 为了说明Bloom Filter存在的重要意义，举一个例子，也是我学习Bloom Filter的原因： 假如我们要写一个爬取微博全站信息的爬虫，由于网络中的链接关系错综复杂，爬虫在微博网站爬取信息的时候肯定会抓取到已经采集过
BloomFilter在Python爬虫中的使用
老鹰的博客
01-08 1494
BloomFilter BloomFilter（布隆过滤器）是由Bloom在1970年提出的一种多哈希函数映射的快速查找算法。BloomFilter是一种空间效率很高的随机数据结构，它利用位数组很简洁地表示一个集合，并能判断一个元素是否属于这个集合。BloomFilter的这种高效是有一定代价的：在判断一个元素是否属于某个集合时，有可能会把不属于这个集合的元素误认为属于这个集合（false positive）。因此，BloomFilter不适合那些“零错误”的应用场合。而在能容忍低错误率的应用场合下，Bl
Bloom Filter的python实现
qq_45810349的博客
11-15 365
Bloom Filter的python实现代码
bloom-filter:数据结构Bloom-Filter的python实现
04-02
BIN-702的Bloom过滤器实现 入门 TODO 先决条件 运行基准 TODO 基准结果 放 兆字节 峰值mb 插入毫秒 清除毫秒 找到ms 1000 0.000296 0.041276 0.9889 0 0 10000 0.000296 0.655676 1.9998 0 0 100000 ...
Python-bloomfilter过滤器
08-10
**Python-bloomfilter过滤器详解** Bloom Filter是一种空间效率极高的概率型数据结构，用于判断一个元素是否在一个集合中。在Python开发中，尤其是在处理大量数据时，Bloom Filter可以有效地节省内存空间，尤其适用...
python-bloomfilter:带有JSON（反）序列化和（zlib）压缩的纯python bloomfilter实现
05-03
python-bloomfilter 带有JSON（反）序列化和（zlib）压缩的纯python bloomfilter实现 您可以在此处找到兼容的JAVA实现： : 例子： bf1 = BloomFilter(ideal_num_elements_n=1000000, error_rate_p=0.001) bf1....
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S7-200与MCGS PLC控制抽水泵系统：梯形图程序、接线图及组态画面解析 梯形图
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No.201 S7-200与MCGS PLC在控制抽水泵系统中的应用。首先，文章讲解了梯形图程序作为控制逻辑的关键组成部分，展示了如何通过梯形图实现自动化控制，如当水位低于设定值时启动抽水泵电机。其次，文章阐述了IO分配与接线图原理图的重要性，通过合理的输入输出分配，确保系统的高效稳定运行。最后，文章介绍了MCGS PLC的组态画面，使操作人员能实时监控和管理系统，提供便捷的操作界面和故障排查工具。 适合人群：从事工业自动化领域的工程师和技术人员，特别是对PLC控制系统有一定了解的人群。 使用场景及目标：适用于需要理解和掌握S7-200与MCGS PLC在抽水泵系统中的具体应用场合，帮助工程师和技术人员更好地设计、安装和维护此类系统。 其他说明：文章不仅提供了理论知识，还附有具体的实例和图表，便于读者理解和实践。
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DC-Buck芯片TPS56637 4.5V-28V输入,6A
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同步降压，三阶环路调节
### 【工业自动化】西门子梯形图程序转换手册：指令与内存映射解析
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在Python中，可以手动实现Bloom Filter，也可以使用现成的库如bloomfilter。示例代码可能如下： ```python from bloomfilter import BloomFilter bf = BloomFilter(capacity=10000, error_rate=0.001) bf.add...
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