数据清洗工具flashtext,效率直接提升了几十倍数

数据清洗工具flashtext,效率直接提升了几十倍数

在平常的一些的小规模的数据的过滤、清洗过程中使用最多的就是正则表达式,但是随着数据规模的增大,正则表达式就显得有些心有余力不足了。

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正则表达式在一个 10k 的词库中查找 15k 个关键词的时间差不多是 0.165 秒。但是对于 Flashtext 而言只需要 0.002 秒。因此,在这个问题上 Flashtext的速度大约比正则表达式快 82 倍。

file

从上面的示例图的性能对比中,可以发现随着我们需要处理的字符越来越多,正则表达式的处理速度几乎都是线性增加的。然而,Flashtext 几乎是一个常量。

1、准备flashtext环境

通过pip的方式来安装flashtext,或是其他的方式也是可以的,这里默认使用的是清华大学的镜像站。

pip install flashtext -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

在准备好flashtext环境以后,来看一下flashtext重要的使用过程,帮助我们能更好的完成数据清洗操作。

2、添加关键词

这里添加关键词时是通过单个关键词的来添加到关键词词库中,使用add_keyword函数来添加。第一次参数表示需要添加的关键词,第二个参数则表示为第一个关键词的别名,如果关键词被找到了则显示为别名的形式,若是没有使用第二个参数作为别名则还是显示原有的名称。

from flashtext import KeywordProcessor

# 初始化关键词库处理器

processor = KeywordProcessor()

# 常规方式添加关键词

processor.add_keyword("Python")

# 别名方式添加关键词

processor.add_keyword("Scala", "Java")

这样分别使用两种方式已经将需要的关键词添加到词库处理器中了。

3、提取关键词

通过上一步添加关键词,现在词库处理器中已经存在有关键词的信息了,再使用extract_keywords将关键词提取出来即可。

# 在一个字符串中提取出关键词信息

found = processor.extract_keywords("I like Python and Scala.")

# 结果

print(found)

# ["Python", "Java"]

结果出来了,跟我们预想的是一样的,并Scala也显示为了Java。

4、替换关键词

替换关键词使用的是replace_keywords函数,前提是词库中拥有别名的词才能被替换,就像上面的Scala被显示成了的Java一样。

替换一个字符串中的Scala关键词,由于Scala对应的别名是Java,所以一个字符串中的Scala应该被替换为Java。

replaced = processor.replace_keywords("I like Scala.")

# 结果

print(replaced)

# I like Java.

# Scala 果真就被替换为了Java。

5、获取所有关键词

有些时候,在KeywordProcessor词库处理器中添加了哪些关键词可能自己都记不清楚了,这个时候可以使用get_all_keywords函数来获取当前的所有关键词。

all_keywords = processor.get_all_keywords()

# 结果

print(all_keywords)

# {"python": "Python", "scala": "Java"}

6、批量的添加关键词

当关键词库需要更多的关键词的时候,可以通过列表或是字典的方式来进行批量的添加。对应的函数分别是add_keywords_from_list、add_keywords_from_dict函数。

# 初始化一个字典通过用来做批量添加

dict_ = {
    "java": ["java_ee", "java_se", "java_me"],
    "python": ["pandas", "all"]
}

# 通过字典的方式来批量添加关键词

processor.add_keywords_from_dict(dict_)

# 从批量添加的关键词中匹配关键词

result = processor.extract_keywords("looking for java_ee and pandas.")

# 结果

print(result)

# ["java", "python"]

# 通过列表的方式批量添加关键词

processor.add_keywords_from_list(["scala", "python", "scala", "go"])

# 通过get_all_keywords查看一下所有关键词

all_keywords = processor.get_all_keywords()

# 结果

print(all_keywords)

# {"python": "python", "pandas": "python", "scala": "scala", "java_ee": "java", "java_se": "java", "java_me": "java", "all": "python", "go": "go"}

发现所有的关键词已经添加到词库处理器中,并且重复的不会再次添加。

7、批量删除关键词

批量删除词库处理器中的关键词同样是有两种方式,一个是列表、另一个是字典。对应的函数分别是remove_keywords_from_list、remove_keywords_from_dict函数。

# 批量移除列表中的关键词

processor.remove_keywords_from_list(["python","java_ee","java_me"])

# 批量移除字典中的关键词

processor.remove_keywords_from_dict({"python": ["pandas","all"]})

# 通过get_all_keywords查看一下所有关键词

all_keywords = processor.get_all_keywords()

# 结果

print(all_keywords)

# {"scala": "scala", "java_se": "java", "go": "go"}

发现需要移除的关键词已经被全部移除了。

8、执行效率对比

为了更可观的展示效果,找了两个flashtext在搜索和替换关键词过程中的效率对比图可以一目了然。

flashtext、正则表达式搜索效率对比

file

flashtext、正则表达式搜索替换对比

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