mac下Redis5 BloomFilter安装及怎么与python连用

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安装及使用布隆过滤器

Centos7 上 Redis 5.x 安装及使用布隆过滤器（BloomFilter ）

1 进入redis安装目录：cd /usr/local/redis-5.0.42. 下载插件： git clone https://github.com/RedisBloom/RedisBloom.git          # https://github.com/RedisBloom/RedisBloom 如果慢 可以使用外网访问3. 进入插件目录： cd redisbloom/  （重命名之前为RedisBloom）4. 执行： make5. 修改 redis.conf，增加配置： loadmodule /usr/local/redis-5.0.4/redisbloom/redisbloom.so6. 启动redis:  src/redis-server ./redis.conf7. 连接客户端： src/redis-cli -p 6379 8. 测试，先后执行： bf.add users francis     bf.exists users francis  9. 更多内容可参考： https://oss.redislabs.com/redisbloom/

python的使用
1.第一种方法 连接 redis 使用原生的语句使用

from redis import StrictRedisfrom django.conf import settingsclass BfRedis:    def __init__(self, db, host=settings.BF_REDIS_HOST, port=settings.BF_REDIS_PORT, password=settings.BF_REDIS_PASSWORD):        self.client = StrictRedis(db=db, host=host, port=port, password=password)    def bf_init(self, key: str, error_rate: float(), size: int):        res = self.client.execute_command('BF.RESERVE', key, error_rate, size)        return res    def bf_exists(self, key, value):        res = self.client.execute_command('BF.exists', key, value)        return res    def bf_add(self, key, value):        return self.client.execute_command('BF.add', key, value)    def bf_local_init(self, task_id, error_rate=0.0001, size=10000):        """        """        key = f'bf_{task_id}'        if self.client.exists(key):            return True        res = self.bf_init(key, error_rate, size)        return res    def bf_local_add(self, task_id, value):        key = f'bf_{task_id}'        res = self.bf_add(key, value)        return res    def bf_local_exists(self, task_id, value):        key = f'bf_{task_id}'        res = self.bf_exists(key, value)        return res    def bf_local_del(self, task_id):        key = f'bf_{task_id}'        res = self.client.delete(key)        return res# bf_redis = CrawlRedisClient(0)

1. 使用 python 的工具模块

python2安装：pip install pybloompython3安装：pip install pybloom-live

demo

from pybloom import BloomFilter, ScalableBloomFilterbf = BloomFilter(capacity=10000, error_rate=0.001)bf.add('test')print 'test' in bfsbf = ScalableBloomFilter(mode=ScalableBloomFilter.SMALL_SET_GROWTH)sbf.add('dddd')print 'ddd' in sbf

BloomFilter是一个定容的过滤器，error_rate是指最大的误报率是0.1%，而ScalableBloomFilter是一个不定容量的布隆过滤器，它可以不断添加元素。add 方法是添加元素，如果元素已经在布隆过滤器中，就返回true，如果不在返回fasle并将该元素添加到过滤器中。判断一个元素是否在过滤器中，只需要使用in运算符即可了。

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