python实现Simhash算法

import jieba
import jieba.analyse
import numpy as np

class SimHash(object):
    def simHash(self, content):
        seg = jieba.cut(content)
        # jieba.analyse.set_stop_words('stopword.txt')
        # jieba基于TF-IDF提取关键词
        keyWords = jieba.analyse.extract_tags("|".join(seg), topK=10, withWeight=True)

        keyList = []
        for feature, weight in keyWords:
            # print('feature:' + feature)
            print('weight: {}'.format(weight))
            # weight = math.ceil(weight)
            weight = int(weight)
            binstr = self.string_hash(feature)
            print('feature: %s , string_hash %s' % (feature, binstr))
            temp = []
            for c in binstr:
                if (c == '1'):
                    temp.append(weight)
                else:
                    temp.append(-weight)
            keyList.append(temp)
        listSum = np.sum(np.array(keyList), axis=0)
        if (keyList == []):
            return '00'
        simhash = ''
        for i in listSum:
            if (i > 0):
                simhash = simhash + '1'
            else:
                simhash = simhash + '0'
        return simhash

    def string_hash(self, source):
        if source == "":
            return 0
        else:
            temp = source[0]
            temp1 = ord(temp)
            x = ord(source[0]) << 7
            m = 1000003
            mask = 2 ** 128 - 1
            for c in source:
                x = ((x * m) ^ ord(c)) & mask
            x ^= len(source)
            if x == -1:
                x = -2
            x = bin(x).replace('0b', '').zfill(64)[-64:]

            return str(x)

    def getDistance(self, hashstr1, hashstr2):
        '''
            计算两个simhash的汉明距离
        '''
        length = 0
        for index, char in enumerate(hashstr1):
            if char == hashstr2[index]:
                continue
            else:
                length += 1

        return length