以下は、このコードの詳細な注釈です。
数学のインポート＃数学モジュールを導入して、ブルームフィルターのパラメーターを計算します
MMH3をインポート＃ハッシュ値を生成するためにMMH3モジュールを導入します
ビタレイからインポートビタレイ＃ビタレイモジュールを導入して配列を作成します

クラスブロックフィルター（オブジェクト）：

    def __init __（self、capuation、error_ate）：
        self.capacity =容量＃フィルター容量
        self.error_rate = error_rate＃エラー率
        self.bit_array_size = self._get_bitt_array_size（）＃ビット配列サイズ
        self.hash_functions_num = self._get_hash_functions_num（）＃
        self.bit_array = bitarray（self.bit_array_size）＃配列を作成する
        self.bit_array.setall（0）＃すべてのビットを0に設定します

    def _get_bit_array_size（sel）：
        size =  - （self.capacity * math.log（self.error_rate）） /（math.log（2）** 2）＃計算桁アレイサイズ
        int（size）を返す

    def _get_hash_functions_num（self）：
        num =（self.bit_array_size / self.capacity） * math.log（2）＃ハッシュ関数の数を計算する
        return int（num）

    def add（seld、item）：
        範囲の種子（self.hash_functions_num）の場合：
            result = mmh3.hash（str（item）、seed）％self.bit_array_size＃
            self.bit_array [result] = 1＃対応する位置を1に押します

    def __contains __（self、it）：
        範囲の種子（self.hash_functions_num）の場合：
            result = mmh3.hash（str（item）、seed）％self.bit_array_size＃
            self.bit_array [result] == 0：＃対応する位置が0の場合、要素はコレクションにありません
                falseを返します
        trueを返します

＃ブルームフィルターインスタンスを作成し、要素を追加します
bf = bloomfilter（10000、0.01）
bf.add（ 'test'）

＃要素がコレクションに属しているかどうかを判断します
print（bfの「テスト」）＃出力true
print（bfの「例」）＃出力false
以下是该代码的详细注释：
import math # 引入 math 模块，用于计算 Bloom 过滤器的参数
import mmh3 # 引入 mmh3 模块，用于生成哈希值
from bitarray import bitarray # 引入 bitarray 模块，用于创建位数组

class BloomFilter(object):

    def __init__(self, capacity, error_rate):
        self.capacity = capacity # 过滤器容量
        self.error_rate = error_rate # 错误率
        self.bit_array_size = self._get_bit_array_size() # 位数组大小
        self.hash_functions_num = self._get_hash_functions_num() # 哈希函数数量
        self.bit_array = bitarray(self.bit_array_size) # 创建位数组
        self.bit_array.setall(0) # 将所有位设为 0

    def _get_bit_array_size(self):
        size = -(self.capacity * math.log(self.error_rate)) / (math.log(2) ** 2) # 计算位数组大小
        return int(size)

    def _get_hash_functions_num(self):
        num = (self.bit_array_size / self.capacity) * math.log(2) # 计算哈希函数数量
        return int(num)

    def add(self, item):
        for seed in range(self.hash_functions_num):
            result = mmh3.hash(str(item), seed) % self.bit_array_size # 使用哈希函数计算位数组下标
            self.bit_array[result] = 1 # 将对应位置设为 1

    def __contains__(self, item):
        for seed in range(self.hash_functions_num):
            result = mmh3.hash(str(item), seed) % self.bit_array_size # 使用哈希函数计算位数组下标
            if self.bit_array[result] == 0: # 如果对应位置为 0，则元素不在集合中
                return False
        return True

# 创建 Bloom 过滤器实例，并添加元素
bf = BloomFilter(10000, 0.01)
bf.add('test')

# 判断元素是否属于集合
print('test' in bf) # 输出 True
print('example' in bf) # 输出 False