通常，我们使用Python 在文本中进行关键词查找或替换时，会使用 re 模块以正则的形式实现。在文本数量、文本内容、关键词数量较小时，该方法能够满足我们程序的功能、性能需要。但当在大规模的文本或者对大量关键词语料查找或者替换，re 实现方案的性能将成为瓶颈，本文我们将介绍一种新的关键词搜索和替换的算法： Flashtext 算法 ，它是一个高效的字符搜索和替换算法。

有多高效呢？如下，是通过随机生方式生成10000个单词组成的文本，我们分别在该文本中查找由 0, 500, 1000, 5000, 10000, 50000, 100000, 200000, 400000 个关键词组成的关键词库，我们来感受一下两者的性能差异：

我们发现随着关键词查询数量的增加，Flashtext 与 re 的时间消耗存在百倍乃至千倍以上的差异。

为何存在这么大的差异呢？Flashtext 算法的时间复杂度不依赖于查找或替换的字符的数量。如，对于一个文档有 N 个字符，和一个有 M 个词的关键词库，那么时间复杂度就是 O(N) 。而正则匹配的时间复杂度是 O(M * N) 。这也是两者在性能上的差异随着关键词数量增多而拉大的原因。

因此，在一些大数据下的内容检索和替换，我们更倾向于选择 Flashtext 算法，比如，自然语言处理领域中数据清洗是一项必须的操作。经常涉及使用标准的关键词替换一些非标准的词，如，将Javascript替换成JavaScript。或者我们需要判断文本中是否存在JavaScript 关键词等等。

接下来，就让我们了解一下，如何使用 Flashtext 实现关键词的查找和替换。

FlashText

Flashtext 算法主要分为三部分，我们接下来将对每一部分进行单独分析：

构建 Trie 字典
关键词搜索
关键词替换

构建 Trie 字典（ 这部分不理解不影响我们使用Flashtext ）

Flashtext 是一种基于 Trie 字典数据结构和 Aho Corasick 的算法。它的工作方式是，首先它将所有相关的关键词作为输入，使用这些关键词建立一个 trie 字典。

为了构建 trie 字典，Flashtext 创建一个空的节点指向空字典。这个节点被用作所有关键词的起点。我们在字典中插入一个关键词。这个关键词中的下一个字符在本字典中作为关键词，并且这个指针需要再次指向一个空字典。这个过程不断重复，直到我们达到单词中的最后一个字符。当我们到达单词的末尾时，我们插入一个特殊的字符（eot）来表示词尾，如下：

start 和 eot 是两个特殊的字符，用来定义关键词的边界，因此，也可知 Flashtext 只匹配完整的单词，这个 trie 字典就是我们后面要用来搜索和替换的数据结构。

我们举一个简单的例子，假设我们有一个包含3个单词的句子 “I like Python”，和一个有4个关键词的语料库 corpus = [Python，Java，J2ee，Ruby]。

Flashtext 算法将对于句子中的每一个单词，检查其是否在语料库中出现，如下：

如果句子 N 个单词，意味着需要做 N 次的循环操作。在这个例子中所需的时间步取决于句子中的单词数。

如上，因为将文本中的每个字符串进行匹配，由于这是一个字符匹配过程，因为 start 并没有和 l 相连，因此可以快速的跳过的 I、like 的匹配，这使得跳过缺失单词的过程变得非常快。

因此，FlashText 算法不受 corpus 中关键词数量的影响。

使用 Flashtext 进行搜索

我们对输入文本中的字符进行逐个遍历，当我们在文档中的字符 word 匹配到字典中的 <start>word<eot> 时，则认为这是一个完整匹配。我们将匹配到的字符序列所对应的标准关键词进行输出，具体如下：

代码示例如下：

使用 Flashtext 进行替换

Flashtext 对输入文本中的字符进行逐个遍历，Flashtext 先创建一个空的字符串，当字符序列中的 word 无法在 Trie 字典中找到匹配时，那么Flashtext 就简单的原始字符复制到返回字符串中。但当Flashtext 可以从 Trie 字典中找到匹配时，那么Flashtext 将把匹配到的字符的标准字符复制到返回字符串中。因此，返回字符串是输入字符串的一个副本，唯一的不同是替换了匹配到的字符序列，具体如下：