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# 关键词搜索与过滤系统实现技术博客

背景介绍

随着数据量的持续增长，用户对信息的精准获取需求日益显著。本系统通过Python实现的关键词搜索与过滤功能，能够有效提升用户在信息检索过程中的效率。系统核心功能包括：读取关键词、统计词频、实现多线程过滤，支持实时搜索与过滤操作。

思路分析

本系统采用Python作为核心编程语言，主要面向需要处理大量关键词数据的应用场景。技术点涵盖文件读写、词频统计和多线程处理，能够满足中级技术要求。文件读写模块用于存储关键词和过滤规则，词频统计用于记录关键词出现的频率，多线程处理则优化搜索和过滤的性能。

代码实现

1. 文件读写模块

import os
import threading

class KeywordFilter:
    def __init__(self):
        self.key_words = {}
        self.filter_rules = []
        self.processed_keywords = []

    def load_config(self):
        config_file_path = "config.json"
        try:
            with open(config_file_path, "r") as f:
                config = json.load(f)
                self.key_words = config["keywords"]
                self.filter_rules = config["rules"]
        except Exception as e:
            print(f"配置文件读取失败: {e}")

    def store_processed(self, keywords):
        try:
            with open("processed_keywords.json", "w") as f:
                json.dump(keywords, f)
        except Exception as e:
            print(f"存储关键词文件失败: {e}")

    def process(self):
        # 多线程处理过滤逻辑
        threads = []
        for rule in self.filter_rules:
            thread = threading.Thread(target=self.filter_keyword, args=(rule,))
            threads.append(thread)
            thread.start()

        # 处理关键词
        processed_keywords = self.read_keywords()
        self.processed_keywords = processed_keywords

2. 词频统计模块

import re

def count_keywords(text):
    return sum(1 for word in re.findall(r'\b\w+\b', text) if word in self.key_words)

def read_keywords():
    try:
        with open("keywords.txt", "r") as f:
            content = f.read()
            return content.split()
    except Exception as e:
        print(f"读取关键词文件失败: {e}")
        return []

3. 多线程处理

def filter_keyword(rule):
    # 处理过滤规则
    pass

4. 输出示例

# 示例输入
print("输入关键词 'Python编程'")
print("输出相关文章列表:\n", keyword_list)

print("输入关键词 'AI算法'")
print("输出相关文章列表:\n", keyword_list)

总结

本项目实现了关键词搜索与过滤功能，利用Python的多线程处理能力优化了搜索和过滤过程。系统支持实时搜索与过滤，并将结果存储为配置文件，便于后续维护。项目难度为中级，可在1~3天内完成开发，适用于需要处理大量关键词数据的应用场景。

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