Come archiviare ed eseguire query su 100 milioni di articoli utilizzando solo 77 MB con i filtri Python Bloom | di Mike Huls | Febbraio 2024 | Intelligenza-Artificiale

Esegui controlli di appartenenza rapidissimi ed efficienti in termini di memoria in Python con questa struttura dati indispensabile

Un filtro Bloom è una struttura dati superveloce ed efficiente in termini di memoria con molti casi d’uso. Il filtro Bloom risponde a una semplice domanda: un set contiene un determinato valore? Un buon filtro Bloom può contenere 100 milioni di elementi, utilizzare solo 77 MB di memoria ed essere comunque velocissimo. Raggiunge questa incredibile efficienza essendo probabilistico: quando chiedi se contiene un oggetto, può rispondere in due modi: sicuramente no O forse si.

Un filtro Bloom può dirtelo con certezza che un oggetto è non un membro di un insieme, o quello probabilmente lo è

In questo articolo scopriremo come funziona un filtro Bloom, come implementarne uno e esamineremo alcuni casi pratici d’uso. Alla fine avrai un nuovo strumento a portata di mano per ottimizzare in modo significativo i tuoi script! Codifichiamo!

Questo articolo esplora i meccanismi di un filtro Bloom e fornisce un’implementazione Python di base per illustrarne il funzionamento interno in 6 passaggi:

1. Quando utilizzare un filtro Bloom? Caratteristiche e casi d’uso
2. Come funziona un filtro Bloom? una spiegazione non codificata
3. Come si aggiungono valori e si verifica l’appartenenza?
4. Come posso configurare un filtro Bloom?
5. Che ruolo svolgono le funzioni hash?
6. Implementazione di un filtro Bloom in Python.

Il codice risultante da questo articolo è più educativo che efficiente. Se stai cercando un filtro Bloom ottimizzato, efficiente in termini di memoria e ad alta velocità, dai un’occhiata Bloomlib; un pacchetto Python superveloce e facile da usare che offre filtri Bloom, implementati in Rust. Ulteriori informazioni Qui.

pip install bloomlib

I filtri Bloom sono molto utili in situazioni in cui la velocità e lo spazio sono limitati. Questo è soprattutto il caso della scienza dei dati, ma anche di altre situazioni in cui si ha a che fare con i big data. Immagina di avere un’applicazione dizionario. Ogni volta…