使用库pybloom_live

from pybloom_live import ScalableBloomFilter,BloomFilter

# 可自动伸缩的布隆过滤器
bloom = ScalableBloomFilter(initial_capacity=100,error_rate=0.001)

# 添加内容
bloom.add('daqi')
print('daqi'in bloom)

# 定长的布隆过滤器
bloom1 = BloomFilter(capacity=10000)
bloom1.add('daqi')
print('daqi'in bloom1)

手动实现一个简单的布隆过滤器

使用bitarray实现,将初始数组置为0,根据hash计算出节点置为1,同时写了一个生成随机码的函数用于测试。

import random
import mmh3
from bitarray import bitarray
import os.path
import re


# bitarray长度
BIT_SIZE = 50000

class BloomFilter():

  def __init__(self):
    bit_array = bitarray(BIT_SIZE)
    bit_array.setall(0)
    self.bit_array = bit_array
    self.bit_size = self.length()


  def get_points(self, url):
    """
    生成需要插入的位置
    :param url:
    :return:节点的列表
    """
    point_list = []
    for i in range(7):
      point = mmh3.hash(url,30+i) % self.bit_size
      point_list.append(point)
    return point_list

  def add(self, url):
    """
    添加url到bitarray中
    :param url:
    :return:
    """
    res = self.bitarray_expand()
    points = self.get_points(url)
    try:
      for point in points:
        self.bit_array[point] = 1
      return '注册完成!'
    except Exception as e:
      return e

  def contains(self,url):
    """
    验证url是否存在
    :param url:
    :return:True or False
    """
    points = self.get_points(url)
    # 在bitarray中查找对应的点,如果有一个点值为0就说明该url不存在
    for p in points:
      if self.bit_array[p] == 0:
        return False
    return True


  def count(self):
    """
    获取bitarrray中使用的节点数
    :return: bitarray长度
    """
    return self.bit_array.count()


  def length(self):
    """
    获取bitarray的长度
    :return:bitarray的长度
    """
    return len(self.bit_array)


  def bitarray_expand(self):
    """
    扩充bitarray长度
    :return:bitarray的长度或使用率,布隆过滤器的bitarray的使用最好不要超过50%,这样误判率低一些
    """
    isusespace = round(int(self.count()) / int(self.length()),4)
    if 0.50 < isusespace:
      # 新建bitarray
      expand_bitarray = bitarray(BIT_SIZE)
      expand_bitarray.setall(0)
      # 增加新建的bitarray
      self.bit_array = self.bit_array + expand_bitarray
      self.bit_size = self.length()
      return self.bit_size
    else:
      return f'长度尚可,{round(isusespace * 100,2)}%'



def get_captcha():
  """
  生成用于测试的随机码
  :return:
  """
  seed = '0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ'
  captcha = ""
  for i in range(10):
    captcha += random.choice(seed)
  print(captcha)
  return captcha


if __name__ == '__main__':
  bloom = BloomFilter()
  for i in range(100000):
    bloom.add(f'www.{get_captcha()}.com')
    print(bloom.length())
    print(bloom.count())
  print(bloom.count())

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《魔兽世界》大逃杀!60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线

暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容,新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线,届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。

艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕,并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时,他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中,玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动,其中包含极高的风险和史诗级的奖励。

《强袭风暴》不是普通的战场,作为一个独立于主游戏之外的活动,玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》,不分职业、不分装备(除了你在赛局中捡到的),光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式,玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前,可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹,《巨龙崛起》和《魔兽世界:巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。