这段代码主要是加载不同文件下的内容添加至flashtext中的关键词库中,文件很小,却占用20个G内存,如何改写呢? def makeEntityDict(self): # 枚举型实体词典 EntityDict = dict() path = 'entityProject' # level1DirPath = os.listdir(path=path) # level2DirPath = sum([os.listdir(path+'/'+i)for i in level1DirPath],[]) filePathList = [os.path.join(path, i, j) for i in os.listdir(path=path) for j in sum( [os.listdir(path + '/' + i) for i in os.listdir(path=path)], []) if i == j.split('.')[0]] # print(filePathList) for filePathInfo in filePathList: entityType = filePathInfo.split('\\')[-1].split('.')[0] with open(filePathInfo, 'r', encoding='utf-8')as file: for one_line in file: EntityInfo = one_line.strip() # print(one_line.strip(),entityType) if EntityInfo not in EntityDict.keys(): EntityDict[EntityInfo] = entityType keyword_processor = KeywordProcessor() keyword_processor.add_keywords_from_list(list(EntityDict.keys())) return keyword_processor, EntityDict

这段代码看起来是在加载不同文件中的内容，并将其添加到 flashtext 中的关键词库中。如果文件很小，却占用了 20GB 的内存，可能是因为未正确释放内存或未关闭文件导致的。可以尝试以下优化来减少内存占用:

1. 在读取完文件后立即关闭文件
2. 使用生成器来读取文件，而不是一次性读入整个文件
3. 将 flashtext 的关键词库的内存占用限制在一个合理的范围内
4. 使用 pickle 序列化的方式来存储flashtext中的关键词库。
5. 使用 Python 的垃圾回收机制来释放不再使用的内存

这些都是优化代码的常用方法，具体实现方式取决于具体情况。建议进行更深入的代码分析来确定是哪些操作导致了过多的内存占用。

相关问题

帮我写一个用flashtext过滤关键词得脚本

好的，以下是一个使用flashtext过滤关键词的Python脚本示例：

import flashtext

# 定义关键词列表
keywords_list = ['关键词1', '关键词2', '关键词3']

# 创建flashtext实例
keyword_processor = flashtext.KeywordProcessor()

# 将关键词添加到flashtext实例
for keyword in keywords_list:
    keyword_processor.add_keyword(keyword)

# 待过滤的文本
text = '这是一个包含关键词1和关键词2的句子。'

# 使用flashtext实例进行文本过滤
filtered_text = keyword_processor.replace_keywords(text)

# 输出过滤后的文本
print(filtered_text)

以上代码中，我们首先定义了一个关键词列表，然后创建了一个flashtext实例，并将关键词添加到该实例中。接着，我们定义了待过滤的文本，并使用flashtext实例对文本进行过滤，最后输出过滤后的文本。

希望这个示例可以帮助你编写你自己的脚本。

介绍一下flashtext的内部原理

FlashText是一个高效的关键字替换工具，它能快速地在大量文本中查找并替换关键字。

内部原理是使用了哈希表和字典树（Trie树）。

首先，FlashText预处理所有要替换的关键字，将它们加入字典树中。每个节点代表一个字符，从根节点到叶子节点表示一个关键字。

当查找文本中的关键字时，FlashText会按照字典树的结构进行遍历，如果当前遍历到的节点表示的字符在文本中出现，就继续遍历它的子节点，直到找到一个叶子节点，表示在文本中找到了一个关键字。

在查找过程中，FlashText会使用一个哈希表来存储每个节点的子节点，通过哈希表可以在常数时间内查找到子节点。

这样的结构使得FlashText能够高效地查找并替换文本中的关键字，比普通的正则表达式和字符串查找要快得多。