Python替换字符串的新姿势
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
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，可以访问这篇文章：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，它有许多的优点：Python 编程的最好搭档—VSCode 详细指南。
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：
fromflashtext importKeywordProcessor# 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：
fromflashtext importKeywordProcessor# 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:
fromflashtext importKeywordProcessor# 1. 初始化关键字处理器, 注意设置大小写敏感(case_sensitive)为TRUEkeyword_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：
fromflashtext importKeywordProcessor# 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：
fromflashtext importKeywordProcessor# 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：
fromflashtext importKeywordProcessor# 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：
fromflashtext importKeywordProcessor# 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：
fromflashtext importKeywordProcessor# 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：
fromflashtext importKeywordProcessor# 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：
这篇文章如果对你有帮助的话，记得转发一下哦。
我们的文章到此就结束啦，如果你喜欢今天的Python 实战教程，请持续关注Python实用宝典。
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