1. 如何用布隆過濾器過濾重復url，求Python代碼實現
但是布隆過濾器的缺點和優點一樣明顯。誤算率是其中之一。隨著存入的元素數量增加，專誤算率隨之增加。但是屬如果元素數量太少，則使用散列表足矣。另外，一般情況下不能從布隆過濾器中刪除元素。我們很容易想到把位列陣變成整數數組
2. 怎麼載入seeds dataset，python
下面的是網路上找到的python的布隆過濾器的實回現. #!答/usr/local/bin/python2.7#coding=gbk'''Created on 2012-11-7@author: palydawn'''import cmathfrom BitVector import BitVectorclass BloomFilter(object): def
3. python filter過濾器疑問
map是把函數調用抄的結果放在列表裡面返回，它也可以接受多個 iterable,在第n次調用function時，將使用iterable1[n], iterable2[n], ...作為參數。
filter(function, iterable)
這個函數的功能是過濾出iterable中所有以元素自身作為參數調用function時返回True或bool(返回值)為True的元素並以列表返回.
def f_large_than_5(x):
return x > 5
filter(f_large_than_5, range(10))
>>[6,7,8,9]
4. 如何使用python過濾器操作系統使用程序 sort 和 more 排序並逐屏輸出數據
reverse()方法
將列表中元素反轉排序，比如下面這樣
>>> x = [1,5,2,3,4]
>>> x.reverse()
>>> x
[4, 3, 2, 5, 1]
reverse列表反轉排序：是把原列表中的元素順序從左至右的重新存放，而不會對列表中的參數進行排序整理。如果需要對列表中的參數進行整理，就需要用到列表的另一種排序方式sort正序排序。
sort()排序方法
此函數方法對列表內容進行正向排序，排序後的新列表會覆蓋原列表（id不變），也就是sort排序方法是直接修改原列表list排序方法。
>>> a = [5,7,6,3,4,1,2]
>>> a.sort()
>>> a
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
在玩蛇網許多python初學者，對sort()方法比較糊塗。有的時候會需要一個排序好的列表，而又想保存原有未排序列表，他們會這么操作：
>>> a = [5,7,6,3,4,1,2]
>>> b = a.sort()
>>> print b
None
這個時候問題出現了，變數b得到的是一個空值。那麼想要得到排序好的列表，又想保留原列表怎麼辦呢？列表sorted()方法可以幫你實現。
sorted()方法
即可以保留原列表，又能得到已經排序好的列表sorted()操作方法如下：
>>> a = [5,7,6,3,4,1,2]
>>> b = sorted(a)
>>> a
[5, 7, 6, 3, 4, 1, 2]
>>> b
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
sorted()方法可以用在任何數據類型的序列中，返回的總是一個列表形式：
>>> sorted('iplaypython.com')
['.', 'a', 'c', 'h', 'i', 'l', 'm', 'n', 'o', 'o', 'p', 'p', 't', 'y', 'y']
5. 如何用python寫布隆過濾器
下面的是網路上找到的python的布隆過濾器的實現.
#!/usr/local/bin/python2.7
#coding=gbk
'''
Createdon2012-11-7
@author:palydawn
'''
importcmath
fromBitVectorimportBitVector
classBloomFilter(object):
def__init__(self,error_rate,elementNum):
#計算所需要的bit數
self.bit_num=-1*elementNum*cmath.log(error_rate)/(cmath.log(2.0)*cmath.log(2.0))
#四位元組對齊
self.bit_num=self.align_4byte(self.bit_num.real)
#分配內存
self.bit_array=BitVector(size=self.bit_num)
#計算hash函數個數
self.hash_num=cmath.log(2)*self.bit_num/elementNum
self.hash_num=self.hash_num.real
#向上取整
self.hash_num=int(self.hash_num)+1
#產生hash函數種子
self.hash_seeds=self.generate_hashseeds(self.hash_num)
definsert_element(self,element):
forseedinself.hash_seeds:
hash_val=self.hash_element(element,seed)
#取絕對值
hash_val=abs(hash_val)
#取模，防越界
hash_val=hash_val%self.bit_num
#設置相應的比特位
self.bit_array[hash_val]=1
#檢查元素是否存在，存在返回true，否則返回false
defis_element_exist(self,element):
forseedinself.hash_seeds:
hash_val=self.hash_element(element,seed)
#取絕對值
hash_val=abs(hash_val)
#取模，防越界
hash_val=hash_val%self.bit_num
#查看值
ifself.bit_array[hash_val]==0:
returnFalse
returnTrue
#內存對齊
defalign_4byte(self,bit_num):
num=int(bit_num/32)
num=32*(num+1)
returnnum
#產生hash函數種子,hash_num個素數
defgenerate_hashseeds(self,hash_num):
count=0
#連續兩個種子的最小差值
gap=50
#初始化hash種子為0
hash_seeds=[]
forindexinxrange(hash_num):
hash_seeds.append(0)
forindexinxrange(10,10000):
max_num=int(cmath.sqrt(1.0*index).real)
flag=1
fornuminxrange(2,max_num):
ifindex%num==0:
flag=0
break
ifflag==1:
#連續兩個hash種子的差值要大才行
ifcount>0and(index-hash_seeds[count-1])<gap:
continue
hash_seeds[count]=index
count=count+1
ifcount==hash_num:
break
returnhash_seeds
defhash_element(self,element,seed):
hash_val=1
forchinstr(element):
chval=ord(ch)
hash_val=hash_val*seed+chval
returnhash_val
'''
#測試代碼
bf=BloomFilter(0.001,1000000)
element='palydawn'
bf.insert_element(element)
printbf.is_element_exist('palydawn')'''
#其中使用了BitVector庫，python本身的二進制操作看起來很麻煩，這個就簡單多了
如果解決了您的問題請採納！
如果未解決請繼續追問
6. python中django過濾器，date過濾原則能解釋清楚一些.
https://docs.djangoproject.com
7. 用python安裝布隆過濾器報錯，這怎麼解決
但是布隆過濾器的缺點和優點一樣明顯。誤算率是其中之一。隨著存入的元素數量增回加，誤算率隨之增答加。但是如果元素數量太少，則使用散列表足矣。另外，一般情況下不能從布隆過濾器中刪除元素。我們很容易想到把位列陣變成整數數組