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前言1.准备2.基本使用提取关键词替换关键词关键词大小写敏感标记关键词位置获取目前所有的关键词批量添加关键词单一或批量删除关键词3.高级使用支持额外信息支持特殊单词边界4.结尾

前言

FlashText 算法是由 Vikash Singh 于2017年发表的大规模关键词替换算法，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

请选择以下任一种方式输入命令安装依赖：

1. Windows 环境 打开 Cmd (开始-运行-CMD)。

2. MacOS 环境 打开 Terminal (command+空格输入Terminal)。

3. 如果你用的是 VSCode编辑器 或 Pycharm，可以直接使用界面下方的Terminal.

pip install flashtext

2.基本使用

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.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

附 FlashText 与正则相比查询关键词所花费的时间之比：

到此这篇关于Python利用FlashText算法实现替换字符串的文章就介绍到这了,更多相关Python替换字符串内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

关键词： 额外信息 时间复杂度 大小写敏感 单词边界