Python搜尋引擎實現原理和方法
如何在龐大的資料中高效的檢索自己需要的東西？本篇內容介紹了Python做出一個大資料搜尋引擎的原理和方法，以及中間進行資料分析的原理也給大家做了詳細介紹。
布隆過濾器 （Bloom Filter）
第一步我們先要實現一個布隆過濾器。
布隆過濾器是大資料領域的一個常見演算法，它的目的是過濾掉那些不是目標的元素。也就是說如果一個要搜尋的詞並不存在與我的資料中，那麼它可以以很快的速度返回目標不存在。
讓我們看看以下布隆過濾器的程式碼：
?| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 |
class
Bloomfilter(object):
"""
A
Bloom filter is a probabilistic data-structure that trades space for accuracy
when
determining if a value is in a set. It can tell you if a value was possibly
added,
or if it was definitely not added, but it can't tell you for certain thatit
was added.
"""
def
__init__(self, size):
"""Setup
the BF with the appropriate size"""
self.values
= [False] * size
self.size
= size
def
hash_value(self, value):
"""Hash
the value provided and scale it to fit the BF size"""
return
hash(value) % self.sizedef
add_value(self, value):
"""Add
a value to the BF"""
h
= self.hash_value(value)
self.values[h]
= True
def
might_contain(self, value):
"""Check
if the value might be in the BF"""
h
= self.hash_value(value)
return
self.values[h]
def
print_contents(self):
"""Dump
the contents of the BF for debugging purposes"""
print
self.values
|
基本的資料結構是個陣列（實際上是個點陣圖，用1/0來記錄資料是否存在），初始化是沒有任何內容，所以全部置False。實際的使用當中，該陣列的長度是非常大的，以保證效率。
利用雜湊演算法來決定資料應該存在哪一位，也就是陣列的索引
當一個數據被加入到布隆過濾器的時候，計算它的雜湊值然後把相應的位置為True
當檢查一個數據是否已經存在或者說被索引過的時候，只要檢查對應的雜湊值所在的位的True／Fasle
看到這裡，大家應該可以看出，如果布隆過濾器返回False，那麼資料一定是沒有索引過的，然而如果返回True，那也不能說資料一定就已經被索引過。在搜尋過程中使用布隆過濾器可以使得很多沒有命中的搜尋提前返回來提高效率。
我們看看這段 code是如何執行的：
?| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 |
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