布隆去重（Bloom Filter）是一種高效的去重算法，廣泛應用于大規模數據的場景中。Python作為一門常用的編程語言，自然也有對應的布隆去重實現。

import hashlib
import bitarray
class BloomFilter:
def __init__(self, size, hash_num):
self.size = size
self.hash_num = hash_num
self.bit_array = bitarray.bitarray(size)
self.bit_array.setall(0)
def add(self, string):
for seed in range(self.hash_num):
result = int(hashlib.md5(string.encode('utf8')+str(seed).encode('utf8')).hexdigest(), 16) % self.size
self.bit_array[result] = 1
def lookup(self, string):
for seed in range(self.hash_num):
result = int(hashlib.md5(string.encode('utf8')+str(seed).encode('utf8')).hexdigest(), 16) % self.size
if self.bit_array[result] == 0:
return "Nope"
return "Probably"

以上的實現代碼中，我們通過哈希函數和位圖的方式實現了布隆去重的功能。其中，哈希函數使用了md5的算法，通過加上seed來生成多個不同的哈希函數。最后，將所有的哈希結果在位圖中設置為1，表示該字符串已經被添加到了布隆過濾器中。

而查詢的過程則是通過使用相同的哈希函數，判斷該字符串對應的位置是否已經為1，如果有一個位置不為1，則說明該字符串并沒有被添加過，返回"Nope"，反之則返回"Probably"。

總體來說，布隆去重是一種犧牲一定的精確度換取高效率的算法，可用于構建大量數據的過濾器，達到快速查找和判斷是否存在的目的。