Python替换字符串的新工具 FlashText!比正则快M倍以上!-Python 实用宝典

Python替换字符串的新工具 FlashText!比正则快M倍以上!

Python替换字符串的新工具 FlashText!比正则快M倍以上!

FlashText算法是由Vikash Singh于2017年发表的大规模替换字符串算法,这个算法的时间复杂度仅由文本长度(N)决定,算法时间复杂度为O(N)。

而对于正则表达式的替换,算法时间复杂度还需要考虑被替换的关键词数量(M),因此时间复杂度为O(MxN)。

简而言之,基于FlashText算法的字符串替换比正则表达式替换快M倍以上,这个M是需要替换的关键词数量,关键词越多,FlashText算法的优势就越明显

下面就给大家介绍如何在 Python 中基于 flashtext 模块使用 FlashText 算法进行字符串查找和替换,如果觉得对你的项目团队很有帮助,请记得帮作者转发一下哦。

1.准备

开始之前,你要确保Python和pip已经成功安装在电脑上,如果没有,请访问这篇文章:超详细Python安装指南 进行安装。

(可选1) 如果你用Python的目的是数据分析,可以直接安装Anaconda:Python数据分析与挖掘好帮手—Anaconda,它内置了Python和pip.

(可选2) 此外,推荐大家用VSCode编辑器来编写小型Python项目:Python 编程的最好搭档—VSCode 详细指南

Windows环境下打开Cmd(开始—运行—CMD),苹果系统环境下请打开Terminal(command+空格输入Terminal),输入命令安装依赖:

pip install flashtext

2.FlashText基本使用—替换字符串

提取关键词

一个最基本的提取关键词的例子如下:

from flashtext import KeywordProcessor
# 1. 初始化关键字处理器
keyword_processor = KeywordProcessor()
# 2. 添加关键词
keyword_processor.add_keyword('Big Apple', 'New York')
keyword_processor.add_keyword('Bay Area')
# 3. 处理目标句子并提取相应关键词
keywords_found = keyword_processor.extract_keywords('I love Big Apple and Bay Area.')
# 4. 结果
print(keywords_found)
# ['New York', 'Bay Area']

其中 add_keyword 的第一个参数代表需要被查找的关键词,第二个参数是给这个关键词一个别名,如果找到了则以别名显示。

替换关键词

如果你想要替换关键词,只需要调用处理器的 replace_keywords 函数:

from flashtext import KeywordProcessor
# 1. 初始化关键字处理器
keyword_processor = KeywordProcessor()
# 2. 添加关键词
keyword_processor.add_keyword('New Delhi', 'NCR region')
# 3. 替换关键词
new_sentence = keyword_processor.replace_keywords('I love Big Apple and new delhi.')
# 4. 结果
print(new_sentence)
# 'I love New York and NCR region.'

关键词大小写敏感

如果你需要精确提取,识别大小写字母,那么你可以在处理器初始化的时候设定 sensitive 参数:

from flashtext import KeywordProcessor
# 1. 初始化关键字处理器, 注意设置大小写敏感(case_sensitive)为TRUE
keyword_processor = KeywordProcessor(case_sensitive=True)
# 2. 添加关键词
keyword_processor.add_keyword('Big Apple', 'New York')
keyword_processor.add_keyword('Bay Area')
# 3. 处理目标句子并提取相应关键词
keywords_found = keyword_processor.extract_keywords('I love big Apple and Bay Area.')
# 4. 结果
print(keywords_found)
# ['Bay Area']

标记关键词位置

如果你需要获取关键词在句子中的位置,在 extract_keywords 的时候添加 span_info=True 参数即可:

from flashtext import KeywordProcessor
# 1. 初始化关键字处理器
keyword_processor = KeywordProcessor()
# 2. 添加关键词
keyword_processor.add_keyword('Big Apple', 'New York')
keyword_processor.add_keyword('Bay Area')
# 3. 处理目标句子并提取相应关键词, 并标记关键词的起始、终止位置
keywords_found = keyword_processor.extract_keywords('I love big Apple and Bay Area.', span_info=True)
# 4. 结果
print(keywords_found)
# [('New York', 7, 16), ('Bay Area', 21, 29)]

获取目前所有的关键词

如果你需要获取当前已经添加的所有关键词,只需要调用处理器的get_all_keywords 函数:

from flashtext import KeywordProcessor
# 1. 初始化关键字处理器
keyword_processor = KeywordProcessor()
# 2. 添加关键词
keyword_processor.add_keyword('j2ee', 'Java')
keyword_processor.add_keyword('colour', 'color')
# 3. 获取所有关键词
keyword_processor.get_all_keywords()
# output: {'colour': 'color', 'j2ee': 'Java'}

批量添加关键词

批量添加关键词有两种方法,一种是通过词典,一种是通过数组:

from flashtext import KeywordProcessor
# 1. 初始化关键字处理器
keyword_processor = KeywordProcessor()
# 2. (第一种)通过字典批量添加关键词
keyword_dict = {
    "java": ["java_2e", "java programing"],
    "product management": ["PM", "product manager"]
}
keyword_processor.add_keywords_from_dict(keyword_dict)
# 2. (第二种)通过数组批量添加关键词
keyword_processor.add_keywords_from_list(["java", "python"])
# 3. 第一种的提取效果如下
keyword_processor.extract_keywords('I am a product manager for a java_2e platform')
# output ['product management', 'java']

单一或批量删除关键词

删除关键词也非常简单,和添加类似:

from flashtext import KeywordProcessor
# 1. 初始化关键字处理器
keyword_processor = KeywordProcessor()
# 2. 通过字典批量添加关键词
keyword_dict = {
    "java": ["java_2e", "java programing"],
    "product management": ["PM", "product manager"]
}
keyword_processor.add_keywords_from_dict(keyword_dict)
# 3. 提取效果如下
print(keyword_processor.extract_keywords('I am a product manager for a java_2e platform'))
# ['product management', 'java']
# 4. 单个删除关键词
keyword_processor.remove_keyword('java_2e')
# 5. 批量删除关键词,也是可以通过词典或者数组的形式
keyword_processor.remove_keywords_from_dict({"product management": ["PM"]})
keyword_processor.remove_keywords_from_list(["java programing"])
# 6. 删除了java programing关键词后的效果如下
keyword_processor.extract_keywords('I am a product manager for a java_2e platform')
# ['product management']

3.FlashText 高级使用

支持额外信息

前面提到在添加关键词的时候第二个参数为其别名,其实你不仅可以指示别名,还可以将额外信息放到第二个参数中:

from flashtext import KeywordProcessor
# 1. 初始化关键字处理器
kp = KeywordProcessor()
# 2. 添加关键词并附带额外信息
kp.add_keyword('Taj Mahal', ('Monument', 'Taj Mahal'))
kp.add_keyword('Delhi', ('Location', 'Delhi'))
# 3. 效果如下
kp.extract_keywords('Taj Mahal is in Delhi.')
# [('Monument', 'Taj Mahal'), ('Location', 'Delhi')]

这样,在提取关键词的时候,你还能拿到其他一些你想要在得到此关键词时输出的信息。

支持特殊单词边界

Flashtext 检测的单词边界一般局限于 \w [A-Za-z0-9_] 外的任意字符,但是如果你想添加某些特殊字符作为单词的一部分也是可以实现的:

from flashtext import KeywordProcessor
# 1. 初始化关键字处理器
keyword_processor = KeywordProcessor()
# 2. 添加关键词
keyword_processor.add_keyword('Big Apple')
# 3. 正常效果
print(keyword_processor.extract_keywords('I love Big Apple/Bay Area.'))
# ['Big Apple']
# 4. 将 '/' 作为单词一部分
keyword_processor.add_non_word_boundary('/')
# 5. 优化后的效果
print(keyword_processor.extract_keywords('I love Big Apple/Bay Area.'))
# []

4.结尾

个人认为这个模块已经满足我们的基本使用了,如果你有一些该模块提供的功能之外的使用需求,可以给 flashtext 贡献代码:
https://github.com/vi3k6i5/flashtext

附 FlashText 与正则相比 查询关键词 所花费的时间之比:

附 FlashText 与正则相比 替换关键词 所花费的时间之比:

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