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，请记得转发一下哦。

1.准备​

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：

fromflashtextimportKeywordProcessor# 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：

fromflashtextimportKeywordProcessor# 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:

fromflashtextimportKeywordProcessor# 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：

fromflashtextimportKeywordProcessor# 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：

fromflashtextimportKeywordProcessor# 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：

fromflashtextimportKeywordProcessor# 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：

fromflashtextimportKeywordProcessor# 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：

fromflashtextimportKeywordProcessor# 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：

fromflashtextimportKeywordProcessor# 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：

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关键词： 时间复杂度 额外信息 单词边界 大小写敏感