一、写在前面
fp-growth算法是一个生成频繁项集的算法，其主要利用了FP树的数据结构，整个生成过程只需要遍历数据集2次。
本fp-growth代码是基于开源代码fp-growth的实现（github代码：https://github.com/enaeseth/python-fp-growth），但是Eric的代码只支持python2.x，由于python3的变动，代码无法提供支持。本文也是因为本人的使用时，python3不支持，所以更改了一些代码，在此说明代码改动点，希望可以方便需要使用的人。
二、代码改动
1、itertools.imap的改动
python2中提供了itertools.imap和map，两个函数都是根据提供的函数对指定序列做映射。下面看下在python2和python3中需要的变动：
（1）python2中
先来看在python2中itertools.imap的代码：
def imap(function, *iterables):
# imap(pow, (2,3,10), (5,2,3)) --> 32 9 1000
iterables = map(iter, iterables)
while True:
args = [next(it) for it in iterables]
if function is None:
yield tuple(args)
else:
yield function(*args)其中，function为功能函数 *iterables为可迭代序列
imap()返回一个iterator，其对于iterables的每一个元素都调用function函数。
map()函数返回一个list。
（2）python3中
①在python3中，itertools.imap()不再提供使用，可以用map()来代替其功能。
②在python3中，map()的返回值不再是list，而是返回一个iterator。
（3）改动点
①将开头部分from itertools import imap去掉。
②将第55行imap(clean_transaction, transactions)改为map(clean_transaction, transactions)
2、filter()函数
def clean_transaction(transaction):
transaction = filter(lambda v: v in items, transaction)
transaction.sort(key=lambda v: items[v], reverse=True)
return transaction上述代码是针对Python2的代码。在python2中filter返回一个list，所以可以直接调用sort，但是在python3中，filter返回一个iterator，因此需要使用list(iterator)转化为list转化，再调用sort()函数，因此，在python3中，将clean_transaction(transaction)代码修改如下：
def clean_transaction(transaction):
transaction = filter(lambda v: v in items, transaction)
transaction_list = list(transaction) # 为了防止变量在其他部分调用，这里引入临时变量transaction_list
transaction_list.sort(key=lambda v: items[v], reverse=True)
return transaction_list三、测试运行
（1）测试代码如下：
# python3
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Author : lina
# @Time : 2018/5/13 11:40
import fp_growth_py3 as fpg
# 数据集
dataset = [
['啤酒', '牛奶', '可乐'],
['尿不溼', '啤酒', '牛奶', '橙汁'],
['啤酒', '尿不溼'],
['啤酒', '可乐', '尿不溼'],
['啤酒', '牛奶', '可乐']
]
if __name__ == '__main__':
'''
调用find_frequent_itemsets()生成频繁项
@:param minimum_support表示设置的最小支持度，即若支持度大于等于inimum_support，保存此频繁项，否则删除
@:param include_support表示返回结果是否包含支持度，若include_support=True，返回结果中包含itemset和support，否则只返回itemset
'''
frequent_itemsets = fpg.find_frequent_itemsets(dataset, minimum_support=1, include_support=True)
print(type(frequent_itemsets)) # print type
result = []
for itemset, support in frequent_itemsets: # 将generator结果存入list
result.append((itemset, support))
result = sorted(result, key=lambda i: i[0]) # 排序后输出
for itemset, support in result:
print(str(itemset) + ' ' + str(support))（2）输出结果如下：
<class 'generator'>
['可乐'] 3
['可乐', '尿不溼'] 1
['啤酒'] 5
['啤酒', '可乐'] 3
['啤酒', '可乐', '尿不溼'] 1
['啤酒', '尿不溼'] 3
['啤酒', '尿不溼', '橙汁'] 1
['啤酒', '尿不溼', '牛奶'] 1
['啤酒', '尿不溼', '牛奶', '橙汁'] 1
['啤酒', '橙汁'] 1
['啤酒', '牛奶'] 3
['啤酒', '牛奶', '可乐'] 2
['啤酒', '牛奶', '橙汁'] 1
['尿不溼'] 3
['尿不溼', '橙汁'] 1
['尿不溼', '牛奶'] 1
['尿不溼', '牛奶', '橙汁'] 1
['橙汁'] 1
['牛奶'] 3
['牛奶', '可乐'] 2
['牛奶', '橙汁'] 1四、Github地址：
https://github.com/Nana0606/python3-fp-growth
五、个性化需求之性能提升方案
在实际使用FP-Growth时，有时候根据我们自身的需求，不需要将所有的频繁项求出， 这时候如果对频繁项算法不做限制，只在频繁项结果中进行筛选，这会导致效率非常低，所以我们需要对频繁项算法进行修改。
（1）只提取项数长度为2的频繁项
def find_with_suffix(tree, suffix):
if len(suffix) <= 1: # 修改内容!!!设置后缀长度<=1，即生成的频繁项长度<=2
# print("fp_growth_py3 -- suffix is: ", suffix)
for item, nodes in tree.items():
support = sum(n.count for n in nodes)
if support >= minimum_support and item not in suffix:
# New winner!
found_set = [item] + suffix
yield (found_set, support) if include_support else found_set
# Build a conditional tree and recursively search for frequent
# itemsets within it.
cond_tree = conditional_tree_from_paths(tree.prefix_paths(item))
for s in find_with_suffix(cond_tree, found_set):
yield s # pass along the good news to our caller因为在查找的时候是基于后缀进行，即先抽取项数为1的频繁项，再在频繁项长度为1的基础上抽取项数为2的频繁项，因此我们只需要在抽取后续长度上做出限制即可。[这里定义的频繁项长度]
只需要在find_with_suffix中加入if len(suffix) <= 1:，这句代码表示当后缀长度小于等于1时，继续往下不断抽取频繁项，即可以抽取出频繁项长度小于等于2的频繁项。
若想要抽取出频繁项长度为n的频繁项，则在find_with_suffix中加入if len(suffix) <= (n-1):即可。因为长度为n的频繁项是在长度为(n-1)的频繁项的基础上进行抽取的，所以这里只能限制长度if len(suffix) <= (n-1)，而不能直接设置为if len(suffix) = (n-1)。
