1.什么是搜索引擎？

搜索引擎是“對網絡信息資源進行搜集整理并提供信息查詢服務的系統(tǒng)，包括信息搜集、信息整理和用戶查詢三部分”。如圖1是搜索引擎的一般結構，信息搜集模塊從網絡采集信息到網絡信息庫之中（一般使用爬蟲）；然后信息整理模塊對采集的信息進行分詞、去停用詞、賦權重等操作后建立索引表（一般是倒排索引）構成索引庫；最后用戶查詢模塊就可以識別用戶的檢索需求并提供檢索服務啦。

圖1 搜索引擎的一般結構

2. 使用python實現一個簡單搜索引擎

2.1 問題分析

從圖1看，一個完整的搜索引擎架構從互聯網搜集信息開始，可以使用python編寫一個爬蟲，這是python的強項。

接著，信息處理模塊。分詞？停用詞？倒排表？what？什么亂七八糟的？不用管它，我們有前輩們造好的輪子---Pylucene(lucene的python封裝版本，Lucene能夠幫助開發(fā)者為軟件、系統(tǒng)增添檢索功能。Lucene是一套用于全文檢索和搜尋的開源程序庫)。使用Pylucene可以簡單的幫助我們完成對采集到的信息進行處理，包括索引的建立和搜索。

最后，為了能在網頁上使用我們的搜索引擎，我們使用flask這個輕量級 Web 應用框架做一個小網頁獲取搜索語句并反饋搜索結果。

2.2 爬蟲設計

主要搜集以下內容：目標網頁的標題、目標網頁的主要文字內容、目標網頁指向其他頁面的URL地址。網絡爬蟲的工作流程如圖2所。爬蟲的主要數據結構是隊列。首先，起始的種子節(jié)點進入隊列，然后從隊列中取出一個節(jié)點訪問，抓取該節(jié)點頁面上的目標信息，再將該節(jié)點頁面指向其他頁面的URL鏈接放進隊列，再從隊列中取出新的節(jié)點進行訪問，直至隊列為空。通過隊列“先進先出”的特點實現廣度優(yōu)先的遍歷算法，逐個訪問站點的每一頁面。

圖2

2.3 pylucene的使用

Pylucene中關于建立索引的類主要有Directory、Analyzer、IndexWriter、Document、Filed。

Directory是Pylucene中關于文件操作的類。它有SimpleFSDirectory和RAMDirectory、CompoundFileDirectory、FileSwitchDirectory等11個子類，列舉的四個是與索引目錄的保存相關的子類，SimpleFSDirectory是將構建的索引保存至文件系統(tǒng)之中；RAMDirectory是將索引保存至RAM內存之中；CompoundFileDirectory是一種復合的索引保存方式；而FileSwitchDirectory允許臨時切換索引的保存方式以發(fā)揮各種索引保存方式的優(yōu)點。

Analyzer，分析器。它是對爬蟲獲得的將要進行構建索引的文本進行處理的類。包括了文本進行分詞操作、去掉停用詞、轉換大小寫等操作。Pylucene自帶了若干分析器，構建索引時也可使用第三方分析器或者自寫分析器。分析器的好壞關系到構建索引的質量與搜索服務的所能提供的精準度與速度。

IndexWriter，索引寫入類。在Directory開辟的儲存空間中IndexWriter可以進行索引的寫入、修改、增添、刪除等操作，但不可進行索引的讀取也不能搜索索引。

Document，文檔類。在Pylucene中建立索引的基本單位是“文檔”（Document），一個Document可能是一個網頁、一篇文章、一封郵件。Document是用以構建索引的單位同時也是進行搜索時的結果單位，對它進行合理的設計能夠提供個性化的搜索服務。

Filed，域類。一個Document之中可以包含多個域（Field）。Filed是Document的組成部分,就如一篇文章的組成可能是文章標題、文章主體、作者、發(fā)表日期等多個Filed。

將一個頁面作為一個Document，包含三個Field分別是頁面的URL地址（url）、頁面的標題（title）、頁面的主要文字內容（content）。對于索引的儲存方式選擇使用SimpleFSDirectory類，將索引保存至文件之中。分析器選擇Pylucene自帶的CJKAnalyzer，該分析器對中文支持較好,適用于中文內容的文本處理。

使用Pylucene構建索引的具體操作步驟如下：

lucene.initVM()

INDEXIDR = self.__index_dir

indexdir = SimpleFSDirectory(File(INDEXIDR))①

analyzer = CJKAnalyzer(Version.LUCENE_30)②

index_writer = IndexWriter(indexdir, analyzer, True, IndexWriter.MaxFieldLength(512))③

document = Document()④

document.add(Field("content", str(page_info["content"]), Field.Store.NOT, Field.Index.ANALYZED))⑤

document.add(Field("url", visiting, Field.Store.YES, Field.Index.NOT_ANALYZED))⑥

document.add(Field("title", str(page_info["title"]), Field.Store.YES, Field.Index.ANALYZED))⑦

index_writer.addDocument(document)⑧

index_writer.optimize()⑨

index_writer.close()⑩

索引的構建有10個主要的步驟：

①實例化一個SimpleFSDirectory對象，將索引保存至本地文件之中，保存的路徑為自定義的路徑“INDEXIDR”。

②實例化一個CJKAnalyzer分析器，實例化時的參數Version.LUCENE_30為Pylucene的版本號。

③實例化一個IndexWriter對象，所攜帶的四個參數分是前面的實例化的SimpleFSDirectory對象和CJKAnalyzer分析器，布爾型的變量true表示創(chuàng)建一個新的索引，IndexWriter.MaxFieldLength指定了一個索引最大的域（Filed）數量。

④實例化一個Document對象，取名為document。

⑤為document添加名稱為“content”的域。該域的內容為爬蟲獲取的某一網頁頁面的主要文字內容。該操作的參數是實例化并馬上使用的Field對象；Field對象的四個參數分別是：

（1）“content”，域的名稱。

（2）page_info["content"]，爬蟲搜集到的網頁頁面的主要文字內容。

（3）Field.Store是用于表示該域的值是否可以恢復原始字符的變量，Field.Store.YES表示存儲在該域中的內容可以恢復至原始文本內容，Field. Store.NOT表示不可恢復。

（4）Field.Index變量表示該域的內容是否應用分析器處理，Field. Index.ANALYZED表示對該域字符處理使用分析器，Field. Index. NOT_ANALYZED則表示不對該域使用分析器處理字符。

⑥添加名稱為“url”的域用以保存該頁面地址。

⑦添加名稱為“title”的域用以保存該頁面的標題。

⑧實例化IndexWriter對像將文檔document寫入索引文件。

⑨優(yōu)化索引庫文件，合并索引庫中的小文件為大文件。

⑩單個周期內構建索引操作完成后關閉IndexWriter對像。

Pylucene關于建立索引的搜索的類主要有IndexSearcher、Query、QueryParser[16]。

IndexSearcher，索引搜索類。用于在IndexWriter構建的索引庫中進行搜索操作。

Query，描述查詢請求的類。它將查詢請求遞交給IndexSearcher完成搜索操作。Query擁有許多子類以完成不同的查詢請求。例如TermQuery是按詞條搜索，它是最基本最簡單的查詢類型，用來在指定域中匹配特定項的文檔；RangeQuery，指定范圍內搜索，用于在指定域中匹配特定范圍內的文檔；FuzzyQuery，一種模糊查詢，能夠簡單地識別近義詞匹配與查詢關鍵字語義相近的項。

QueryParser，Query解析器。需要實現不同的查詢需求時必須使用Query提供的不同子類，導致Query使用起來容易造成混亂。因而Pylucene還提供了Query語法解析器QueryParser。QueryParser能夠解析提交的Query語句，根據Query語法挑選合適Query子類完成相應的查詢,開發(fā)者不必關心底層使用的是什么Query實現類。例如Query語句“關鍵字1 and 關鍵字2” QueryParser解析為查詢同時匹配關鍵字1和關鍵字2的文檔；Query語句“id[123 to 456]” QueryParser解析成為查詢名稱為“id”的域中的值在指定范圍“123”到“456”之間的文檔；Query語句“關鍵字 site:www.web.com”QueryParser解析成為查詢同時滿足名稱為“site”的域中值為“www.web.com” 和匹配“關鍵字”兩個查詢條件的文檔。

索引的搜索是Pylucene所專注的領域之一，為實現索引的搜索編寫了一個名為query的類，query實現索引的搜索有以下主要步驟：

lucene.initVM()

if query_str.find(":") ==-1 and query_str.find("：") ==-1:

query_str="title:"+query_str+" OR content:"+query_str①

indir= SimpleFSDirectory(File(self.__indexDir))②

lucene_analyzer= CJKAnalyzer(Version.LUCENE_CURRENT)③

lucene_searcher= IndexSearcher(indir)④

my_query = QueryParser(Version.LUCENE_CURRENT,"title",lucene_analyzer).parse(query_str)⑤

total_hits = lucene_searcher.search(my_query, MAX)⑥

for hit in total_hits.scoreDocs:⑦

      print"Hit Score: ", hit.score

      doc = lucene_searcher.doc(hit.doc)

      result_urls.append(doc.get("url").encode("utf-8"))

      result_titles.append(doc.get("title").encode("utf-8"))

      print doc.get("title").encode("utf-8")

 

 result = {"Hits": total_hits.totalHits, "url":tuple(result_urls), "title":tuple(result_titles)}

 return result

索引的搜索有7個主要的步驟：

①首先對搜索語句進行判斷，若語句不是針對標題或文章內容進行單一域的查詢，即不包含關鍵詞“title:”或“content:”時默認搜索title和content兩個域。

②實例化一個SimpleFSDirectory對象，指定它的工作路徑為先前創(chuàng)建索引的路徑。

③實例化一個CJKAnalyzer分析器，搜索時使用的分析器應與索引構建時使用的分析器在類型版本上均一致。

④實例化一個IndexSearcher對象lucene_searcher，它的參數為第○2步的SimpleFSDirectory對象。

⑤實例化一個QueryParser對象my_query，它描述查詢請求，解析Query查詢語句。參數Version.LUCENE_CURRENT為pylucene的版本號，“title”指默認的搜索域，lucene_analyzer指定了使用的分析器，query_str是Query查詢語句。在實例化QueryParser前會對用戶搜索請求作簡單處理，若用戶指定了搜索某個域就搜索該域，若用戶未指定則同時搜索“title”和“content”兩個域。

⑥lucene_searcher進行搜索操作，返回結果集total_hits。total_hits中包含結果總數totalHits，搜索結果的文檔集scoreDocs，scoreDocs中包括搜索出的文檔以及每篇文檔與搜索語句相關度的得分。

⑦lucene_searcher搜索出的結果集不能直接被Python處理，因而在搜索操作返回結果之前應將結果由Pylucene轉為普通的Python數據結構。使用For循環(huán)依次處理每個結果，將結果文檔按相關度得分高低依次將它們的地址域“url”的值放入Python列表result_urls，將標題域“title”的值放入列表result_titles。最后將包含地址、標題的列表和結果總數組合成一個Python“字典”，將最后處理的結果作為整個搜索操作的返回值。

用戶在瀏覽器搜索框輸入搜索詞并點擊搜索，瀏覽器發(fā)起一個GET請求，Flask的路由route設置了由result函數響應該請求。result函數先實例化一個搜索類query的對象infoso，將搜索詞傳遞給該對象，infoso完成搜索將結果返回給函數result。函數result將搜索出來的頁面和結果總數等傳遞給模板result.html，模板result.html用于呈現結果

如下是Python使用flask模塊處理搜索請求的代碼：

app = Flask(__name__)#創(chuàng)建Flask實例

@app.route('/')#設置搜索默認主頁

def index():

html="<h1>title這是標題</h1>"

return render_template('index.html')

@app.route("/result",methods=['GET', 'POST'])#注冊路由，并指定HTTP方法為GET、POST

def result(): #resul函數

if request.method=="GET":#響應GET請求

key_word=request.args.get('word')#獲取搜索語句

  if len(key_word)!=0:

   infoso = query("./glxy") #創(chuàng)建查詢類query的實例

    re = infoso.search(key_word)#進行搜索，返回結果集

    so_result=[]

    n=0

    for item in re["url"]:

temp_result={"url":item,"title":re["title"][n]}#將結果集傳遞給模板

    so_result.append(temp_result)

        n=n+1

    return render_template('result.html', key_word=key_word, result_sum=re["Hits"],result=so_result)

  else:

    key_word=""

  return render_template('result.html')

if __name__ == '__main__':

  app.debug = True

  app.run()#運行web服務

以上這篇用python做一個搜索引擎(Pylucene)的實例代碼就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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