1 FlashText简介
FlashText 是一个用于高效查找和替换关键词的 Python 库。它的优势在于能够在 O(n) 时间复杂度内完成任务，而不是像正则表达式那样需要 O(m*n) 的时间复杂度。FlashText 使用 Aho-Corasick 自动机算法，在大量关键词匹配时表现尤为出色。
flashtext的主要特点
- 高性能：flashtext被设计为高性能工具，可快速处理大规模文本数据，适用于大数据分析和处理任务。
- 简单易用：flashtext提供了简单而直观的API，使用户能够轻松地执行文本搜索和替换操作，无需复杂的正则表达式。
- 多关键词匹配：flashtext支持同时匹配多个关键词，可以一次性查找多个关键词的出现。
- 支持全词匹配和部分匹配：可以选择是否要求关键词的全词匹配或部分匹配。
- 高度可定制：flashtext可以自定义搜索和替换操作的规则，以满足不同的需求。
2 FlashText安装
pip install flashtext -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple3 代码示例
FlashText 提供了两个主要的类：KeywordProcessor 和 KeywordReplaceProcessor。KeywordProcessor 用于查找关键词，而 KeywordReplaceProcessor 用于替换关键词。
3.1 关键词查找
首先使用 KeywordProcessor 来查找关键词。假设我们有一段文本，我们需要在其中查找特定的关键词。
from flashtext import KeywordProcessor
# 初始化 KeywordProcessor
keyword_prcessor = KeywordProcessor()
# 添加关键字
keyword_prcessor.add_keyword('python')
keyword_prcessor.add_keyword('数据科学')
# 待查找的文本
text = "Python 是一门很受欢迎的编程语言，数据科学也是一个热门领域。"
# 查找关键字
keyword_found = keyword_prcessor.extract_keywords(text)
print("找到的关键字：", keyword_found)在这个例子中，我们初始化了一个 KeywordProcessor 对象，并添加了两个关键词“Python”和“数据科学”。然后，在文本中查找这些关键词，并输出找到的关键词列表。
3.2 关键词替换
接下来，我们使用 KeywordReplaceProcessor 来替换文本中的关键词。假设我们需要将文本中的“Python”替换为“Python 编程语言”，将“数据科学”替换为“大数据分析”。
创建一个KeywordProcessor对象，并使用add_keyword方法添加关键词和相应的替换词，然后，可以使用replace_keywords方法在文本中搜索并替换关键词，代码如下：
from flashtext import KeywordProcessor
# 初始化 KeywordProcessor
keyword_processor = KeywordProcessor()
# 添加关键词及其替换值
keyword_processor.add_keyword('Python', 'Python 编程语言')
keyword_processor.add_keyword('数据科学', '大数据分析')
# 待替换的文本
text = "Python 是一门很受欢迎的编程语言，数据科学也是一个热门领域。"
# 替换关键词
new_text = keyword_processor.replace_keywords(text)
print("替换后的文本：", new_text)在这个例子中，我们不仅添加了关键词，还为每个关键词指定了替换值。最后，我们用 replace_keywords 方法将文本中的关键词替换为指定的值。
3.3 批量添加关键词
有时候我们需要添加大量的关键词，一个一个添加会非常麻烦。FlashText 提供了批量添加关键词的方法，可以通过字典的形式一次性添加多个关键词。
from flashtext import KeywordProcessor
# 初始化 KeywordProcessor
keyword_processor = KeywordProcessor()
# 批量添加关键词及其替换值
keywords = {
'Python': 'Python 编程语言',
'数据科学': '大数据分析',
'机器学习': 'Machine Learning',
'人工智能': 'Artificial Intelligence'
}
# 添加关键词和替换值
for key, value in keywords.items():
keyword_processor.add_keyword(key, value)
# keyword_processor.add_keywords_from_dict(keywords)
# 待替换的文本
text = "Python 是一门很受欢迎的编程语言，数据科学、机器学习和人工智能也是热门领域。"
# 替换关键词
new_text = keyword_processor.replace_keywords(text)
print("替换后的文本：", new_text)在这个例子中，我们创建了一个包含多个关键词及其替换值的字典。
注意：可以通过 add_keywords_from_dict 方法一次性将这些关键词添加到 KeywordProcessor 中，但是新版的add_keywords_from_dict貌似有点问题，我这边亲测了几次都是都不行，但是还是附上代码：
from flashtext import KeywordProcessor
# 初始化 KeywordProcessor
keyword_processor = KeywordProcessor()
# 批量添加关键词及其替换值
keywords = {
'Python': ['Python 编程语言'],
'数据科学': ['大数据分析'],
'机器学习': ['Machine Learning'],
'人工智能': ['Artificial Intelligence']
}
keyword_processor.add_keywords_from_dict(keywords)
# 待替换的文本
text = "Python 是一门很受欢迎的编程语言，数据科学、机器学习和人工智能也是热门领域。"
# 替换关键词
new_text = keyword_processor.replace_keywords(text)
print("替换后的文本：", new_text)3.4 处理包含子字符串的关键词
在一些情况下，关键词之间可能存在子字符串关系，比如“数据”和“数据科学”。FlashText 允许我们设置关键词的优先级，确保查找和替换操作不会产生歧义。
from flashtext import KeywordProcessor
# 初始化 KeywordProcessor
keyword_processor = KeywordProcessor(case_sensitive=False)
# 添加关键词及其替换值
keyword_processor.add_keyword('数据科学', '大数据分析')
keyword_processor.add_keyword('数据', 'Data')
# 待替换的文本
text = "数据科学是一个热门领域，数据处理是其核心部分。"
# 替换关键词
new_text = keyword_processor.replace_keywords(text)
print("替换后的文本：", new_text)结果如下：
在这个例子中，我们通过将 case_sensitive 参数设置为 False 来忽略大小写，并确保“数据科学”优先于“数据”被替换。
