dupfilter 0.0.3

去重过滤器,提供常见的去重方案，开发便捷、性能极高。

简介

去重过滤器,提供常见的去重方案，开发便捷、性能极高。

去重方案

种类	去重方案	说明	特点	缺点	置出方案
Memory	MemoryFilter	基于内存集合类型实现	准确性高	不能持久化	随机删除
File	FileFiler	基于文件+集合类型实现	准确性高	本地内存和存储占用大	利用文件指针区间删除
Redis	RedisBloomFilter AsyncRedisBloomFilter	基于Redis Bitmap和布隆过滤器算法实现	占用内存极小	有误判的情况且不容易删除元素	随机删除
	RedisStringFilter AsyncRedisStringFilter	基于Redis String数据结构实现	不会误判，能基于过期时间实现查询去重和确认机制	占用资源很大，需尽可能压缩和设置过期时间	设置过期时间
	RedisSetFilter AsyncRedisSetFilter	基于Redis Set数据结构实现	准确性高	占用资源较大	随机删除
	RedisSortedSetFilter AsyncRedisSortedSetFilter	基于Redis SortedSet数据结构实现	准确性高	占用资源较大	根据分值删除
SQL	SQLFilter	基于SQL关系数据库表主键来实现	准确性高	在大规模去重场景性能差	按时间删除

项目特点

1. 多种方案提供不同场景需求。
2. 基于Lua脚本支持批量操作，速度快。
3. 支持异步，可快速集成到异步代码和异步框架中。

代码示例

RedisBloomFilter

import redis
from dupfilter import RedisBloomFilter

server = redis.Redis(host="127.0.0.1", port=6379)
rbf = RedisBloomFilter(server=server, key="bf", block_num=2)
print(rbf.exists_many(["1", "2", "3"]))
rbf.insert_many(["1", "2", "3"])
print(rbf.exists_many(["1", "2", "3"]))

AsyncRedisBloomFilter

import asyncio
import aioredis
from dupfilter import AsyncRedisBloomFilter


async def test():
    server = aioredis.from_url('redis://127.0.0.1:6379/0')
    arbf = AsyncRedisBloomFilter(server, key='bf')
    stats = await arbf.exists_many(["1", "2", "3"])
    print(stats)
    await arbf.insert_many(["1", "2", "3"])
    stats = await arbf.exists_many(["1", "2", "3"])
    print(stats)


loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(test())

相关库

1. redis：redis/aioredis
2. mysql：pymysql/aiomysql
3. sqlite：sqlite3
4. oracle：cx_Oracle/cx_Oracle_async

Others

和上述示例类似

后续优化

1. 部分去重方案的重置逻辑完善

关于作者

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