我们在爬大型网站的时候，需要处理上千万乃至上亿的url的去重。如果采用python的自带set,或者redis的set,那就需要占用很大的内存。如果存入将url存入数据库去重，那速度又会变慢。这种量级以上的去重，一般是采用BloomFilter，但是如果机器down机了，那BloomFilter在内存的数据中的数据，就没了。我们知道redis的数据既可以存在内存中，也可以存在硬盘中。如果能将BloomFilter和redis结合起来，那就非常棒了。
有了想法，那就去搜索，网上真的有人已经实现了，并且还公布了代码，下面均益贴上代码，想了解原理的可以访问原文
http://blog.csdn.net/bone_ace/article/details/53107018
# encoding=utf-8 import redis from hashlib import md5 class SimpleHash(object): def __init__(self, cap, seed): self.cap = cap self.seed = seed def hash(self, value): ret = 0 for i in range(len(value)): ret += self.seed * ret + ord(value[i]) return (self.cap - 1) & ret class BloomFilter(object): def __init__(self, host='localhost', port=6379, db=0, blockNum=1, key='bloomfilter'): """ :param host: the host of Redis :param port: the port of Redis :param db: witch db in Redis :param blockNum: one blockNum for about 90,000,000; if you have more strings for filtering, increase it. :param key: the key's name in Redis """ self.server = redis.Redis(host=host, port=port, db=db) # <<表示二进制向左移动位数，比如2<<2,2的二进制表示000010，向左移2位，就是001000，就是十进制的8 self.bit_size = 1 <<31 # Redis的String类型最大容量为512M，现使用256M self.seeds = [5, 7, 11, 13, 31, 37, 61] self.key = key self.blockNum = blockNum self.hashfunc = [] for seed in self.seeds: self.hashfunc.append(SimpleHash(self.bit_size, seed)) def isContains(self, str_input): if not str_input: return False m5 = md5() m5.update(str_input) str_input = m5.hexdigest() ret = True name = self.key + str(int(str_input[0:2], 16) % self.blockNum) for f in self.hashfunc: loc = f.hash(str_input) ret = ret & self.server.getbit(name, loc) return ret def insert(self, str_input): m5 = md5() m5.update(str_input) str_input = m5.hexdigest() name = self.key + str(int(str_input[0:2], 16) % self.blockNum) for f in self.hashfunc: loc = f.hash(str_input) self.server.setbit(name, loc, 1) if __name__ == '__main__': """ 第一次运行时会显示 not exists!，之后再运行会显示 exists! """ bf = BloomFilter() if bf.isContains('http://www.baidu.com'): # 判断字符串是否存在 print 'exists!' else: print 'not exists!' bf.insert('http://www.baidu.com')