当然，以下是带有注释的布隆过滤器 Python 实现：

```python
import math
import mmh3
from bitarray import bitarray

class BloomFilter(object):

    def __init__(self, capacity, error_rate):
        self.capacity = capacity   # 预期项目数量
        self.error_rate = error_rate   # 预期误判率
        self.bit_array_size = self._get_bit_array_size()   # 获取二进制数组大小
        self.hash_functions_num = self._get_hash_functions_num()   # 获取哈希函数数量
        self.bit_array = bitarray(self.bit_array_size)   # 创建二进制数组
        self.bit_array.setall(0)   # 将数组全部初始化为 0

    def _get_bit_array_size(self):
        size = -(self.capacity * math.log(self.error_rate)) / (math.log(2) ** 2)   # 根据预期项目数量和预期误判率计算二进制数组大小
        return int(size)

    def _get_hash_functions_num(self):
        num = (self.bit_array_size / self.capacity) * math.log(2)   # 根据二进制数组大小和预期项目数量计算哈希函数数量
        return int(num)

    def add(self, item):
        for seed in range(self.hash_functions_num):
            # 使用 mmh3 库实现哈希函数
            # 将 seed 作为 mmh3.hash() 函数的第二个参数，以创建多个不同的哈希函数
            # 使用取模运算将哈希值映射到二进制数组中的位置
            result = mmh3.hash(str(item), seed) % self.bit_array_size
            self.bit_array[result] = 1   # 将对应位置的值设置为 1

    def __contains__(self, item):
        for seed in range(self.hash_functions_num):
            result = mmh3.hash(str(item), seed) % self.bit_array_size
            if self.bit_array[result] == 0:   # 如果任意一个位置的值为 0，则说明该项目不在布隆过滤器中，返回 False
                return False
        return True   # 如果所有位置的值都为 1，则说明该项目可能在布隆过滤器中，返回 True
```

布隆过滤器使用一个二进制数组和多个哈希函数来实现。当一个项目被添加到布隆过滤器中时，会使用多个不同的哈希函数将其映射到二进制数组中的多个位置，并将这些位置的值设置为 1。

当需要检查一个项目是否在布隆过滤器中时，会使用同样的多个哈希函数将其映射到二进制数组中的多个位置，并检查这些位置的值是否都为 1。如果所有位置的值都为 1，则说明该项目可能在布隆过滤器中；如果任意一个位置的值为 0，则说明该项目不在布隆过滤器中。由于哈希函数的随机性和多次哈希的使用，有一定的误判率，但可以通过调整预期项目数量和预期误判率来控制误判率的大小。
แน่นอน นี่คือการใช้งาน Python ที่มีคำอธิบายประกอบของตัวกรอง Bloom: ```python นำเข้าคณิตศาสตร์ นำเข้า mmh3 จาก bitarray นำเข้า bitarray คลาส BloomFilter(object): def __init__(self, ความจุ, error_rate): self.capacity = ความจุ # จำนวนที่คาดหวัง ของรายการ self.error_rate = error_rate # อัตราบวกลวงที่คาดหวัง self.bit_array_size = self._get_bit_array_size() # รับขนาดอาเรย์ไบนารี self.hash_functions_num = self._get_hash_functions_num() # รับจำนวนฟังก์ชันแฮช self.bit_array = bitarray(self .bit_array_size ) # สร้างไบนารีอาร์เรย์ self.bit_array.setall(0) # เริ่มต้นอาร์เรย์ทั้งหมดเป็น 0 def _get_bit_array_size(self): size = -(self.capacity * math.log(self.error_rate)) / (math.log (2 ) ** 2) # คำนวณขนาดไบนารีอาเรย์ตามจำนวนรายการที่คาดหวังและอัตราผลบวกลวงที่คาดหวังส่งคืน int(size) def _get_hash_functions_num(self): num = (self.bit_array_size / self.capacity) * math .log(2) # ตามขนาดอาเรย์ไบนารีและจำนวนรายการที่คาดหวัง คำนวณจำนวนฟังก์ชันแฮชที่ส่งคืน int(num) def add(self, item): สำหรับ seed ในช่วง(self.hash_functions_num): # ใช้ไลบรารี mmh3 เพื่อใช้ฟังก์ชันแฮช # ใช้ seed เป็น mmh3.hash () พารามิเตอร์ตัวที่สองของฟังก์ชันเพื่อสร้างฟังก์ชันแฮชที่แตกต่างกันหลายรายการ # ใช้การดำเนินการแบบโมดูโลเพื่อจับคู่ค่าแฮชกับตำแหน่งในผลลัพธ์ของอาร์เรย์ไบนารี่ = mmh3.hash( str(item), seed) % self.bit_array_size self.bit_array[result] = 1 # ตั้งค่าของตำแหน่งที่สอดคล้องกันเป็น 1 def __contains__(self, item): สำหรับ seed ในช่วง (self.hash_functions_num): result = mmh3 .hash(str(item), seed) % self.bit_array_size if self.bit_array[result] == 0: # หากค่าของตำแหน่งใดๆ เป็น 0 แสดงว่า item นั้นไม่อยู่ในตัวกรอง Bloom ให้ return การส่งคืนเท็จ การส่งคืนเท็จ True # หากค่าของตำแหน่งทั้งหมดคือ 1 ซึ่งบ่งชี้ว่ารายการอาจอยู่ในตัวกรอง Bloom ให้ส่งคืน True ``` ตัวกรอง Bloom ถูกนำมาใช้โดยใช้อาร์เรย์ไบนารี่และฟังก์ชันแฮชหลายรายการ เมื่อเพิ่มรายการลงในฟิลเตอร์ Bloom รายการนั้นจะถูกแมปไปยังหลายตำแหน่งในอาร์เรย์ไบนารี่โดยใช้ฟังก์ชันแฮชที่แตกต่างกันหลายรายการ และค่าของตำแหน่งเหล่านั้นจะถูกตั้งค่าเป็น 1 เมื่อจำเป็นต้องตรวจสอบว่ารายการอยู่ในตัวกรอง Bloom หรือไม่ ฟังก์ชันแฮชหลายรายการเดียวกันจะถูกใช้เพื่อแมปรายการนั้นกับหลายตำแหน่งในไบนารีอาเรย์และตรวจสอบว่าค่าของตำแหน่งเหล่านี้เป็น 1 ทั้งหมดหรือไม่ หากค่าของตำแหน่งทั้งหมดคือ 1 หมายความว่ารายการอาจอยู่ในตัวกรอง Bloom หากค่าของตำแหน่งใดๆ เป็น 0 หมายความว่ารายการนั้นไม่อยู่ในตัวกรอง Bloom เนื่องจากการสุ่มของฟังก์ชันแฮชและการใช้แฮชหลายรายการ จึงมีอัตราผลบวกลวงที่แน่นอน แต่อัตราผลบวกลวงสามารถควบคุมได้โดยการปรับจำนวนรายการที่คาดหวังและอัตราผลบวกลวงที่คาดหวัง
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence