fuzzbunny

Fuzzbunny

fuzzbunny - это небольшая (1K), Fast & Memory Effice Fuzzy String Searching/Satching/Matching Library. Он одинаково хорошо работает в среде браузера или в узле.js.

Почему Fuzzbunny?

• Людисменный - Fuzzbunny Scoring and Algorithm более настроены на «человеческие» поисковые модели. Это переворачивает то, что вы ищете с минимальными нажатиями клавиш.
• Легкий вес - ~ 3 КБ мини -низировано и имеет нулевые зависимости.
• Ultra Fast - ~ миллион строк/секунда на виртуальном ядре 2,4 ГГц.

Другими подобными библиотеками являются Fuzzymatch, Fuzzy, Fuzzy-Search, Fuzzyjs.

fuzzbunny стремится быть ловким и быстрым. Он имеет простой API, который можно легко интегрировать с любой библиотекой Frontend для создания отличного поискового интерфейса. Мы используем его на MixPanel.com для питания нашего раскрывающихся времени и таблиц пользовательского интерфейса.

Установка

npm install --save fuzzbunny или yarn add fuzzbunny

Демо

Fuzzbunny Gutenberg Catalog Demo →

Использование

 const { fuzzyFilter , fuzzyMatch } = require ( `fuzzbunny` ) ;
// or import {fuzzyFilter, fuzzyMatch} from 'fuzzbunny';

const heroes = [
  {
    name : `Claire Bennet` ,
    ability : `Rapid cellular regeneration` ,
  } ,
  {
    name : `Micah Sanders` ,
    ability : `Technopathy` ,
  } ,
  {
    name : `Hiro Nakamura` ,
    ability : `Space-time manipulation` ,
  } ,
  {
    name : `Peter Petrelli` ,
    ability : `Tactile power mimicry` ,
  } ,
] ;

// Use fuzzyFilter to filter an array of items on specific fields and get filtered + score-sorted results with highlights.
const results = fuzzyFilter ( heroes , `stm` , { fields : [ `name` , `ability` ] } ) ;
/*
results = [
  {
    item: {
      name: 'Peter Petrelli',
      ability: 'Tactile power mimicry',
    },
    score: 1786,
    highlights: {
      ability: ['', 'T', 'actile power ', 'm', 'imicry'],
    },
  },
  {
    item: {
      name: 'Hiro Nakamura',
      ability: 'Space-time manipulation',
    },
    score: 983,
    highlights: {
      ability: ['Space-', 't', 'ime ', 'm', 'anipulation'],
    },
  },
];
*/

// Use fuzzyMatch to match a single string to get score + highlights. Returns null if no match found.
const match = fuzzyMatch ( heroes [ 0 ] . name , `ben` ) ;
/*
match = {
  score: 2893,
  highlights: ['Claire ', 'Ben', 'net'],
};
*/ 

Порядок забивания и сортировки

fuzzbunny использует алгоритм оценки, который приоритет следующим сигналам. См. Функцию _getMatchScore .

Пример 1:

• Начало строки - {Mayfl}ower ранг над The {Mayfl}ower
• Ближе к запуску - The {Mayfl}ower -ряды выше Story of the {Mayfl}ower
• Непрерывная длина - The {Mayfl}ower выше {May} {fl}ower
• Алфавитно - The {May} {fl}ower -рейтинги выше This {May} {fl}ower

Пример 2:

 const f = require ( `fuzzbunny` ) ;
f . fuzzyMatch ( `Gobbling pupusas` , `usa` ) ;
// {score: 2700, highlights: ['Gobbling pup', 'usa', 's']}
f . fuzzyMatch ( `United Sheets of Antarctica` , `usa` ) ;
// {score: 2276, highlights: ['', 'U', 'nited ', 'S', 'heets of ', 'A', 'ntarctica']}

Gobbling pup{usa}s выигрывает, потому что 3 буквара смежной последовательности дает более высокий балл.

ПРИМЕЧАНИЕ . fuzzbunny Optmices для значимых результатов. Это только подстроение/префикс/сопоставление с аббревиатурой, а не жадное соответствие.

Это потому, что мозг людей отлично подходит для воспоминания о префиксе. Например, слова, которые начинаются с «CA», гораздо проще вспомнить, чем слова, которые содержат буквы «C» и «а» где -то. Легко помнить, что {usa} означает {U}nited {S}tates of {A}merica , а не F{u}ll Java{s}cript Fr{a}mework

Производительность

fuzzbunny соответствует ~ миллион строк/секунд на современном оборудовании. Протестировано на MacBook Pro 2018 с процессором 2,4 ГГц. См. Тесты/Performance.js

Типы

fuzzbunny поставляется с автогенерированными типами типов. Смотрите index.d.ts