本文將簡單介紹Python中的一個輕量級搜索工具Whoosh，并給出相應的使用示例代碼。

Whoosh簡介

Whoosh由Matt Chaput創(chuàng)建，它一開始是一個為Houdini 3D動畫軟件包的在線文檔提供簡單、快速的搜索服務工具，之后便慢慢成為一個成熟的搜索解決工具并已開源。

Whoosh純由Python編寫而成，是一個靈活的，方便的，輕量級的搜索引擎工具，現在同時支持Python2、3，其優(yōu)點如下：

• Whoosh純由Python編寫而成，但很快，只需要Python環(huán)境即可，不需要編譯器；
• 默認使用 Okapi BM25F排序算法，也支持其他排序算法；
• 相比于其他搜索引擎，Whoosh會創(chuàng)建更小的index文件；
• Whoosh中的index文件編碼必須是unicode;
• Whoosh可以儲存任意的Python對象。

Whoosh的官方介紹網站為:https://whoosh.readthedocs.io/en/latest/intro.html。相比于ElasticSearch或者Solr等成熟的搜索引擎工具，Whoosh顯得更輕便，操作更簡單，可以考慮在小型的搜索項目中使用。

Index & query

對于熟悉ES的人來說，搜索的兩個重要的方面為mapping和query，也就是索引的構建以及查詢，背后是復雜的索引儲存、query解析以及排序算法等。如果你有ES方面的經驗，那么，對于Whoosh是十分容易上手的。

按照筆者的理解以及Whoosh的官方文檔，Whoosh的入門使用主要是index以及query。搜索引擎的強大功能之一在于它能夠提供全文檢索，這依賴于排序算法，比如BM25，也依賴于我們怎樣儲存字段。因此，index作為名詞時，是指字段的索引，index作為動詞時，是指建立字段的索引。而query會將我們需要查詢的語句，通過排序算法，給出合理的搜索結果。

關于Whoosh的使用，在官文文檔中已經給出了詳細的說明，筆者在這里只給出一個簡單的例子，來說明Whoosh如何能方便地提升我們的搜索體驗。

示例代碼

數據

本項目的示例數據為poem.csv，下圖為該數據集的前十行：

poem.csv

字段

根據數據集的特征，我們創(chuàng)建四個字段（fields）：title, dynasty, poet, content。創(chuàng)建的代碼如下：

#?-*-?coding:?utf-8?-*-
import?os
from?whoosh.index?import?create_in
from?whoosh.fields?import?*
from?jieba.analyse?import?ChineseAnalyzer
import?json

#?創(chuàng)建schema,?stored為True表示能夠被檢索
schema?=?Schema(title=TEXT(stored=True,?analyzer=ChineseAnalyzer()),
????????????????dynasty=ID(stored=True),
????????????????poet=ID(stored=True),
????????????????content=TEXT(stored=True,?analyzer=ChineseAnalyzer())
????????????????)

其中，ID只能為一個單元值，不能分割為若干個詞，常用于文件路徑、URL、日期、分類；

TEXT文件的文本內容，建立文本的索引并存儲，支持詞匯搜索；Analyzer選擇結巴中文分詞器。

創(chuàng)建索引文件

接著，我們需要創(chuàng)建索引文件。我們利用程序先解析poem.csv文件，并將它轉化為index，寫入到indexdir目錄下。Python代碼如下：

#?解析poem.csv文件
with?open('poem.csv',?'r',?encoding='utf-8')?as?f:
????texts?=?[_.strip().split(',')?for?_?in?f.readlines()?if?len(_.strip().split(','))?==?4]

#?存儲schema信息至indexdir目錄
indexdir?=?'indexdir/'
if?not?os.path.exists(indexdir):
????os.mkdir(indexdir)
ix?=?create_in(indexdir,?schema)

#?按照schema定義信息，增加需要建立索引的文檔
writer?=?ix.writer()
for?i?in?range(1,?len(texts)):
????title,?dynasty,?poet,?content?=?texts[i]
????writer.add_document(title=title,?dynasty=dynasty,?poet=poet,?content=content)
writer.commit()

index創(chuàng)建成功后，會生成indexdir目錄，里面含有上述poem.csv數據的各個字段的索引文件。

查詢

index創(chuàng)建成功后，我們就利用進行查詢。

比如我們想要查詢content中含有明月的詩句，可以輸入以下代碼：

#?創(chuàng)建一個檢索器
searcher?=?ix.searcher()

#?檢索content中出現'明月'的文檔
results?=?searcher.find("content",?"明月")
print('一共發(fā)現%d份文檔。'?%?len(results))
for?i?in?range(min(10,?len(results))):
????print(json.dumps(results[i].fields(),?ensure_ascii=False))

輸出結果如下：

一共發(fā)現44份文檔。
前10份文檔如下：
{"content": "床前明月光，疑是地上霜。舉頭望明月，低頭思故鄉(xiāng)。", "dynasty": "唐代", "poet": "李白 ", "title": "靜夜思"}
{"content": "邊草，邊草，邊草盡來兵老。山南山北雪晴，千里萬里月明。明月，明月，胡笳一聲愁絕。", "dynasty": "唐代", "poet": "戴叔倫 ", "title": "調笑令·邊草"}
{"content": "獨坐幽篁里，彈琴復長嘯。深林人不知，明月來相照。", "dynasty": "唐代", "poet": "王維 ", "title": "竹里館"}
{"content": "漢江明月照歸人，萬里秋風一葉身。休把客衣輕浣濯，此中猶有帝京塵。", "dynasty": "明代", "poet": "邊貢 ", "title": "重贈吳國賓"}
{"content": "秦時明月漢時關，萬里長征人未還。但使龍城飛將在，不教胡馬度陰山。", "dynasty": "唐代", "poet": "王昌齡 ", "title": "出塞二首·其一"}
{"content": "京口瓜洲一水間，鐘山只隔數重山。春風又綠江南岸，明月何時照我還？", "dynasty": "宋代", "poet": "王安石 ", "title": "泊船瓜洲"}
{"content": "四顧山光接水光，憑欄十里芰荷香。清風明月無人管，并作南樓一味涼。", "dynasty": "宋代", "poet": "黃庭堅 ", "title": "鄂州南樓書事"}
{"content": "青山隱隱水迢迢，秋盡江南草未凋。二十四橋明月夜，玉人何處教吹簫？", "dynasty": "唐代", "poet": "杜牧 ", "title": "寄揚州韓綽判官"}
{"content": "露氣寒光集，微陽下楚丘。猿啼洞庭樹，人在木蘭舟。廣澤生明月，蒼山夾亂流。云中君不見，竟夕自悲秋。", "dynasty": "唐代", "poet": "馬戴 ", "title": "楚江懷古三首·其一"}
{"content": "海上生明月，天涯共此時。情人怨遙夜，竟夕起相思。滅燭憐光滿，披衣覺露滋。不堪盈手贈，還寢夢佳期。", "dynasty": "唐代", "poet": "張九齡 ", "title": "望月懷遠 / 望月懷古"}

到此這篇關于Python輕量級搜索工具Whoosh的使用教程的文章就介紹到這了,更多相關Python搜索工具Whoosh內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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