如何使用Python实现布隆过滤器以优化大数据搜索的性能？请提供一个简单的代码示例。

为了优化大数据搜索的性能，布隆过滤器是一个非常有效的工具。它允许我们在有限的存储空间内快速判断一个元素是否存在于大数据集中，尽管这种方法会有一定的误判率。Python实现布隆过滤器的核心在于哈希函数和位数组。

参考资源链接：[Python实现大数据搜索引擎：布隆过滤器解析](https://wenku.csdn.net/doc/3p268ie98p?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，你需要定义一个布隆过滤器类，它应该包括初始化位数组、哈希值计算、添加元素和判断元素是否存在的方法。以下是一个简单的Python代码示例：

import mmh3  # MurmurHash3 是一个非加密哈希函数，速度快，适用于布隆过滤器

class BloomFilter:
    def __init__(self, size, hash_count):
        self.size = size
        self.hash_count = hash_count
        self.bit_array = [0] * size

    def add(self, item):
        for i in range(self.hash_count):
            index = mmh3.hash(item, i) % self.size
            self.bit_array[index] = 1

    def check(self, item):
        for i in range(self.hash_count):
            index = mmh3.hash(item, i) % self.size
            if self.bit_array[index] == 0:
                return False
        return True

# 创建一个布隆过滤器实例，大小为1000，哈希函数次数为10
bloom = BloomFilter(1000, 10)
# 添加元素
bloom.add(

参考资源链接：[Python实现大数据搜索引擎：布隆过滤器解析](https://wenku.csdn.net/doc/3p268ie98p?spm=1055.2569.3001.10343)