Python实战之手写一个搜索引擎

介绍

本篇攻略将带你从头开始，用Python手写一个搜索引擎，用于检索本地或远程文件。包含以下几个部分：
* 安装必要的Python库
* 创建用于检索的文档库
* 由文档库生成倒排索引
* 编写搜索算法
* 实现对本地或远程文件的搜索

安装必要的Python库

我们需要使用Python的常用库os、re、collections和pickle进行文件读取、正则表达式匹配、数据结构管理和序列化等操作。可通过以下代码安装：

pip install os re collections pickle

创建用于检索的文档库

创建一个空的文件夹，并将需要检索的所有文件（文本文件或PDF文件等）放在这个文件夹里。需要把所有文件都转换成纯文本格式，方便文本分析和词汇统计。可使用代码库如pdfminer对PDF文件进行转换。

由文档库生成倒排索引

倒排索引通常用于搜索引擎中，根据单词查找它所在的文档位置。它由单词和其所在文档位置的列表构成，如下面的例子：

{
    "apple": [0, 3, 5],
    "banana": [2, 4, 7]
}

其中apple在文档0、3、5中出现，banana在文档2、4、7中出现。使用Python代码可以生成这种倒排索引：

import os
import re
import collections
import pickle

def create_index(path):
    files = os.listdir(path)
    index = collections.defaultdict(list)
    for i, file in enumerate(files):
        with open(os.path.join(path, file), "r") as f:
            lines = f.readlines()
            for line in lines:
                words = re.findall(r"\w+", line.lower())
                for word in words:
                    index[word].append(i)
    with open("index.pkl", "wb") as f:
        pickle.dump(index, f)

if __name__ == "__main__":
    path = "/path/to/document/directory"
    create_index(path)

该函数会读取目录下的所有文件，对每个文件中的每一行进行单词切割，并将单词所在文档位置加入倒排索引。最终，倒排索引会被储存在名为"index.pkl"的二进制文件中。

编写搜索算法

实现搜索算法需要考虑以下问题：
* 用户输入的关键字如何进行分词和匹配？
* 如何将多个关键字的搜索结果合并？
* 如何根据关键字在文档中出现的位置计算文档匹配度？

对于第一个问题，我们可以使用Python库jieba进行中文分词，或使用正则表达式对英文单词进行切割。对于第二个问题，我们可以使用Python的集合操作set，并将多个关键字的搜索结果取并集。对于第三个问题，我们可以考虑两种算法：
* 正向最大匹配：从左到右扫描文档，将搜索关键字按照从长到短的顺序进行匹配，找到第一个出现关键字的位置作为匹配位置。该算法适用于文档中匹配关键字的位置多、分布散乱的情况。
* 反向最大匹配：从右到左扫描文档，将搜索关键字按照从长到短的顺序进行匹配，找到最后一个出现关键字的位置作为匹配位置。该算法适用于文档中匹配关键字的位置少、分布集中的情况。

下面是正向最大匹配的代码实现：

import os
import re
import collections
import pickle
import jieba

def search(query):
    with open("index.pkl", "rb") as f:
        index = pickle.load(f)
    keywords = jieba.cut(query)
    results = [set(index[keyword]) for keyword in keywords if keyword in index]
    if not results:
        return []
    return sorted(set.intersection(*results), key=lambda i: -score(i, query))

def score(doc_id, query):
    with open(os.path.join(path, str(doc_id))) as f:
        lines = f.readlines()
    positions = []
    for line in lines:
        positions += [m.start() for m in re.finditer(query, line)]
    if not positions:
        return 0
    return len(positions) / len(lines)

if __name__ == "__main__":
    query = "Python搜索引擎"
    results = search(query)
    print(results)

该函数会读取之前生成的倒排索引文件，对查询语句进行分词和匹配，并获取所有关键字的搜索结果。最后，使用score()函数计算文档的匹配度，并按照匹配度从高到低排序返回搜索结果。

实现对本地或远程文件的搜索

上述算法是针对本地文件的搜索。对于远程文件，我们需要先下载远程文件，再将其转换成文本格式，最后再进行搜索。下载远程文件可以使用Python库requests，转换远程PDF文件为文本格式可以使用如下代码：

import requests
import pdfminer.high_level

def download(url):
    r = requests.get(url)
    with open("temp.pdf", "wb") as f:
        f.write(r.content)

def convert_pdf_to_text():
    with open("temp.pdf", "rb") as f:
        text = pdfminer.high_level.extract_text(f)
    with open("temp.txt", "w") as f:
        f.write(text)

然后，我们就可以将转换后的本地文本文件或远程文本文件用于搜索了。

到此为止，我们已经实现了一个简单的搜索引擎，在待检索的文档库中搜索相关关键字，并返回匹配结果。