Flashtext是一款高效Python模块，利用Trie树结构实现快速关键词提取与替换，支持批量添加、不区分大小写模式，适用于日志处理、敏感词过滤等场景，性能优于正则表达式。
Flashtext 是一个高效的 Python 模块，用于在文本中快速提取关键词或替换多个关键词。相比正则表达式，它在处理大量关键词时速度更快，适合用于日志处理、数据清洗、关键词标记等场景。它的核心优势是使用了类似 Trie 树的数据结构，使得查找时间不随关键词数量线性增长。
安装 Flashtext
使用 pip 安装 flashtext 模块：
pip install flashtext注意：项目名为 flashtext，不是 Flashtext 或 FlashText。
关键词提取（Keyword Extraction）
如果你有一组关键词，想从一段文本中找出哪些关键词出现了，可以使用 KeywordProcessor 的提取功能。
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from flashtext import KeywordProcessor创建处理器
kp = KeywordProcessor()
添加关键词
kp.add_keyword('Python') kp.add_keyword('机器学习') kp.add_keyword('数据分析')
要搜索的文本
text = "我正在学习 Python 和机器学习，对数据分析也很感兴趣。"
提取关键词
keywords_found = kp.extract_keywords(text) print(keywords_found)
输出: ['Python', '机器学习', '数据分析']
extract_keywords 返回的是出现在文本中的关键词列表，顺序与原文一致。
网站功能资讯模块资料模块会员模块产品展示模块产品订购模块购物车模块留言模块在线加盟模块多级后台管理系统网站环境本系统为 asp.net开发donet版本为1.1框架数据库为acdess2000授权方式为免费，本版本本地可直接运行（使用http://localhost或http://127.0.0.1访问）如需放到外网通过域名访问，则需通过qq联系我免费索取钥匙文件，将钥匙文件放到网站空间根目录即可
批量添加关键词
支持通过字典方式添加关键词及其别名映射，也可用列表批量添加。
# 批量添加 keywords = ["NLP", "深度学习", "爬虫"] kp.add_keywords_from_list(keywords)或者通过字典，设置别名（可用于替换）
keyword_dict = { "人工智能": "AI", "PyTorch": "深度学习框架" } kp.add_keywords_from_dict(keyword_dict)
关键词替换（Find and Replace）
Flashtext 也常用于统一替换多个关键词，比如敏感词过滤、术语标准化。
kp = KeywordProcessor()设置替换映射
kp.add_keyword('Python', '【编程语言】') kp.add_keyword('机器学习', '【ML】') kp.add_keyword('数据分析', '【分析】')
text = "Python 在数据分析和机器学习中有广泛应用。"
new_text = kp.replace_keywords(text) print(new_text)
输出: 【编程语言】 在【分析】和【ML】中有广泛应用。
replace_keywords 会根据添加的映射关系自动替换所有匹配项，且不会重复扫描。
忽略大小写与精确匹配控制
默认情况下，Flashtext 区分大小写。可以通过参数控制：
kp = KeywordProcessor(case_sensitive=False) # 不区分大小写 kp.add_keyword('python')text = "I love Python and PYTHON!" result = kp.extract_keywords(text) print(result) # 输出: ['python', 'python']
如果需要精确匹配单词边界（避免“python”匹配到“cython”），Flashtext 本身不直接支持正则式的 \b，但可通过预处理或结合其他方法实现近似效果。
实际应用场景建议
- 用于日志中提取错误码、服务名等固定词汇
- 内容审核中检测敏感词
- 自然语言处理中做实体初步识别（如品牌名、产品名）
- 大规模文本替换，比循环 replace() 快很多
基本上就这些。Flashtext 简单易用，性能高，特别适合关键词多、文本量大的场景。不复杂但容易忽略细节，比如大小写和添加方式。用好它能显著提升文本处理效率。
