對於正則表達式的替換，算法的時間復雜度還需要考慮要替換的關鍵字數量（m），因此時間復雜度為O（MxN）。
簡而言之，基於FlashText算法的字符串替換比正則表達式替換快m倍以上，而這個m就是要替換的關鍵字數量。關鍵詞越多，FlashText算法的優勢越明顯。
以下是如何使用flashtext算法基於Python中的FlashText模塊來查找和替換字符串。如果您認為對您的項目團隊有幫助，請記得轉發給作者。
1.準備好的
在開始之前，您應該確保Python和pip已成功安裝在您的計算機上。如果沒有，您可以訪問這篇文章:超詳細的Python安裝指南進行安裝。
（可選1）如果使用Python的目的是數據分析，可以直接安裝Anaconda:Python數據分析和挖掘的好幫手-Anaconda，它內置了Python和pip。
（可選2）此外，建議您使用VSCode編輯器，它有很多優點:Python編程的最佳夥伴-VS代碼詳細指南。
請選擇以下方式之壹輸入命令安裝依賴關系:
在1中打開Cmd（開始-運行-CMD）。Windows環境。
2.MAC OS環境下的開放終端（命令+空格輸入終端）。
3.如果使用VSCode編輯器或Pycharm，可以直接使用界面底部的終端。
pip安裝flashtext
2.基本用途
提取關鍵詞
提取關鍵詞的壹個最基本的例子如下:
從flashtext導入關鍵字處理器
# 1.初始化關鍵字處理器
keyword _ processor = keyword processor（）
# 2.添加關鍵詞
keyword _ processor . add _ keyword（‘大蘋果’，‘紐約’）
keyword_processor.add_keyword（“灣區”）
# 3.處理目標句子並提取相應的關鍵詞
keywords _ found = keyword _ processor . extract _ keywords（“我愛大蘋果和灣區。”)
# 4.結果
打印（關鍵字_已找到）
#【“紐約”、“灣區”】
其中，add_keyword的第壹個參數表示要搜索的關鍵字，第二個參數是給關鍵字壹個別名，如果找到該關鍵字將顯示為別名。
替換關鍵詞
如果要替換關鍵字，只需調用處理器的replace_keywords函數:
從flashtext導入關鍵字處理器
# 1.初始化關鍵字處理器
keyword _ processor = keyword processor（）
# 2.添加關鍵詞
keyword _ processor . add _ keyword（‘新德裏’，‘NCR地區’）
# 3.替換關鍵詞
new _ sentence = keyword _ processor . replace _ keywords（“我愛大蘋果和新德裏。”)
# 4.結果
打印（新句子）
#“我愛紐約州和NCR地區。”
關鍵字區分大小寫
如果需要準確提取和識別大寫和小寫字母，可以在處理器初始化時設置敏感參數:
從flashtext導入關鍵字處理器
# 1.初始化關鍵字處理器，註意將case_sensitive設置為TRUE。
keyword_processor =關鍵字處理器（區分大小寫= True）
# 2.添加關鍵詞
keyword _ processor . add _ keyword（‘大蘋果’，‘紐約’）
keyword_processor.add_keyword（“灣區”）
# 3.處理目標句子並提取相應的關鍵詞
keywords _ found = keyword _ processor . extract _ keywords（“我愛大蘋果和灣區。”)
# 4.結果
打印（關鍵字_已找到）
#【‘灣區‘】
標記關鍵字位置
如果您需要獲取關鍵字在句子中的位置，只需添加span_info=True參數來提取_keywords:
從flashtext導入關鍵字處理器
# 1.初始化關鍵字處理器
keyword _ processor = keyword processor（）
# 2.添加關鍵詞
keyword _ processor . add _ keyword（‘大蘋果’，‘紐約’）
keyword_processor.add_keyword（“灣區”）
# 3.處理目標句子並提取相應的關鍵詞，並標記關鍵詞的開始和結束位置。
keywords _ found = keyword _ processor . extract _ keywords（“我愛大蘋果和灣區。”，span_info= True）
# 4.結果
打印（關鍵字_已找到）
#【（‘紐約‘，7，16），（‘灣區‘，21，29）】
獲取當前所有關鍵詞
如果您需要獲取當前已添加的所有關鍵字，只需調用處理器的get_all_keywords函數:
從flashtext導入關鍵字處理器
# 1.初始化關鍵字處理器
keyword _ processor = keyword processor（）
# 2.添加關鍵詞
keyword _ processor . add _ keyword（‘J2EE’，‘Java’）
keyword _ processor . add _ keyword（‘colour’，‘color’）
# 3.獲取所有關鍵詞
keyword _ processor . get _ all _ keywords（）
# output:{“colour“:“color“，“J2EE“:“Java“}
批量添加關鍵詞
批量添加關鍵字有兩種方式，壹種是通過字典，另壹種是通過數組:
從flashtext導入關鍵字處理器
# 1.初始化關鍵字處理器
keyword _ processor = keyword processor（）
# 2.（壹）通過字典批量添加關鍵詞
關鍵字_字典= {
“java“:【“Java _ 2e“，“Java編程“】，
“產品管理”:【“項目經理”、“產品經理”】
}
關鍵字處理器。添加關鍵字來源字典（關鍵字字典）
# 2.（二）通過數組批量添加關鍵字
keyword _ processor . add _ keywords _ from _ list（【“Java“，“python“】）
# 3.第壹個提取效果如下
keyword _ processor . extract _ keywords（“我是java_2e平臺的產品經理”）
#輸出【‘產品管理‘，java】
單個或批量刪除關鍵詞。
刪除關鍵字也很簡單，類似於添加:
從flashtext導入關鍵字處理器
# 1.初始化關鍵字處理器
keyword _ processor = keyword processor（）
# 2.通過字典批量添加關鍵詞
關鍵字_字典= {
“java“:【“Java _ 2e“，“Java編程“】，
“產品管理”:【“項目經理”、“產品經理”】
}
關鍵字處理器。添加關鍵字來源字典（關鍵字字典）
# 3.提取效果如下
print（keyword _ processor . extract _ keywords（‘我是java_2e平臺的產品經理‘））
#【‘產品管理’，‘Java’】
# 4.刪除單個關鍵字
keyword _ processor . remove _ keyword（Java _ 2e）
# 5.批量刪除關鍵字，也是以字典或數組的形式。
keyword _ processor . remove _ keywords _ from _ dict（{“產品管理“:【“PM“】}）
keyword _ processor . remove _ keywords _ from _ list（【“Java編程“】）
# 6.刪除java編程關鍵字後的效果如下
keyword _ processor . extract _ keywords（“我是java_2e平臺的產品經理”）
#【“產品管理”】
3.高級用途
支持附加信息
如前所述，添加關鍵字時，第二個參數是其別名。事實上，您不僅可以指定別名，還可以將額外信息放入第二個參數:
從flashtext導入關鍵字處理器
# 1.初始化關鍵字處理器
kp = KeywordProcessor（）
# 2.添加帶有附加信息的關鍵詞
KP . add _ keyword（‘泰姬陵’，（‘紀念碑’，‘泰姬陵’）
KP . add _ keyword（‘德裏‘，（‘位置‘，‘德裏‘））
# 3.效果如下
kp.extract_keywords（“泰姬陵在德裏。”)
#【（‘紀念碑’，‘泰姬陵’），（‘地點’，‘德裏’）】
這樣，在提取關鍵字時，您還可以獲得壹些其他信息，這些信息是您在獲得該關鍵字時想要輸出的信息。
支持特殊單詞邊界
Flashtext檢測到的單詞邊界通常限於除w【A-Za-z0-9 _】以外的任何字符，但如果您想添加壹些特殊字符作為單詞的壹部分，也可以實現:
從flashtext導入關鍵字處理器
# 1.初始化關鍵字處理器
keyword _ processor = keyword processor（）
# 2.添加關鍵詞
keyword_processor.add_keyword（“大蘋果”）
# 3.正常效應
print（keyword _ processor . extract _ keywords（‘我愛大蘋果/灣區。’))
#【“大蘋果”】
# 4.使用“/”作為單詞的壹部分
keyword _ processor . add _ non _ word _ boundary（“/”）
# 5.優化效果
print（keyword _ processor . extract _ keywords（‘我愛大蘋果/灣區。’))
# []
結束
個人認為這個模塊已經滿足了我們的基本使用。如果您有超出本模塊所提供功能的壹些使用需求，您可以向flashtext提供代碼:
/vi3k6i5/flashtext
使用FlashText與正則化查詢關鍵詞所花時間的比率:
與正則化相比，用FlashText替換關鍵字所花費的時間比率:
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