もちろん、以下は注釈付きブルームフィルターを使用したPython実装です。

`` python
数学をインポートします
MMH3をインポートします
ビタレイインポートビタレイから

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＃s s s
        self.error_raate = error_raate＃期待誤差率
        self.bit_array_size = self._get_bitt_array_size（）＃
        self.hash_functions_num = self._get_hash_functions_num（）＃
        self.bit_array = bitArray（self.bit_array_size）＃バイナリ配列を作成する
        self.bit_array.setall（0）＃すべての配列が0に初期化

    def _get_bit_array_size（sel）：
        size =  - （self.capacity * math.log（seld.error_rate） /（math.log（2）** 2）＃予想される項目の数と予想される誤差率に基づいてバイナリ配列のバイナリ配列を計算します
        int（size）を返す

    def _get_hash_functions_num（self）：
        num =（self.bit_array_size / self.capacity） * math.log（2）＃バイナリ配列のサイズと項目の予想数に基づいてハッシュ関数の数を計算します
        return int（num）

    def add（seld、item）：
        範囲の種子（self.hash_functions_num）の場合：
            ＃MMH3ライブラリを使用してハッシュ関数を実装する
            ＃mmh3.hash（）関数の2番目のパラメーターとしてシードを使用して、複数の異なるハッシュ関数を作成します
            ＃成形操作を使用して、ハッシュ値をバイナリ配列の位置にマッピングします
            結果= mmh3.hash（str（it）、seed）％self.bit_array_size
            self.bit_array [result] = 1＃対応する位置の値を1に設定します

    def __contains __（self、it）：
        範囲の種子（self.hash_functions_num）の場合：
            結果= mmh3.hash（str（it）、seed）％self.bit_array_size
            self.bit_array [result] == 0：＃任意の位置の値が0の場合、プロジェクトがブルームフィルターになく、falseにfalseに戻ることを意味します
                falseを返します
        true＃を返す＃すべての位置の値が1の場合、それはプロジェクトがブルームフィルターでtrueを返すことができることを意味します
`` `

ブルームフィルターは、バイナリアレイと複数のハッシュ関数を使用して実装します。プロジェクトがブルームフィルターに追加されると、複数の異なるハッシュ関数がバイナリアレイ内の複数の位置にマッピングされ、これらの位置の値を1に設定します。

プロジェクトをブルームフィルターでチェックする必要がある場合、同じ多くのハッシュ関数がバイナリアレイ内の複数の位置にマッピングされ、これらの位置の値が1であるかどうかを確認します。すべての位置の値が1の場合、アイテムがブルームフィルターにある可能性があります。位置の値が0の場合、アイテムがブルームフィルターにないことを意味します。ハッシュ関数のランダム性と多くのハッシュの使用により、特定の誤判定率がありますが、予想されるアイテムの数と予想される誤判定率を調整することで誤判定数を制御できます。
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。