human
BloomfilterのPython実装のPython実装を提供できますか
gpt
もちろん、以下はPythonを使用してブルームフィルターを実装するサンプルコードです。

`` 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
        self.error_rate = error_rate
        self.bit_array_size = self._get_bit_array_size（）
        self.hash_functions_num = self._get_hash_functions_num（）
        self.bit_array = bitarray（self.bit_array_size）
        self.bit_array.setall（0）

    def _get_bit_array_size（sel）：
        size =  - （self.capacity * math.log（self.error_rate）） /（math.log（2）** 2）
        int（size）を返す

    def _get_hash_functions_num（self）：
        num =（self.bit_array_size / seld.capacity） * math.log（2）
        return int（num）

    def add（seld、item）：
        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] = 1

    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の場合：
                falseを返します
        trueを返します
`` `

このコードでは、PythonのMMH3ライブラリを使用してハッシュ関数を達成し、BitArrayライブラリを使用してバイナリ配列を表します。

BloomFilterクラスのコンストラクターは、BitArrayオブジェクトを作成および初期化し、同時に使用する必要があるハッシュ関数の数を決定します。

add（）メソッドを使用してフィルターにアイテムを追加でき、contains（）メソッドを使用してアイテムがブルームフィルターにあるかどうかを確認します。

例：

`` python
bf = bloomfilter（10000、0.01）
bf.add（ 'test'）
print（bfの「テスト」）#output true
print（bfの「例」）#output false
`` `

これは単なる実装の例にすぎないことに注意してください。実際の使用では、ニーズに応じて変更する必要がある場合があります。
human
ブルームフィルターの動作メカニズムを説明するためにコードにメモを追加できますか？
gpt
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
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C3