用python做一个搜索引擎(Pylucene)的实例代码

下面我来详细讲解用Python做一个搜索引擎(Pylucene)的实例代码的完整攻略。

Pylucene 简介

Pylucene 是 Lucene 搜索引擎的 Python 版本。Lucene 是一个高性能、全文检索库，它的主要特点是支持近实时搜索，具有高效的索引和查询操作，广泛应用于企业搜索、站内搜索等场景。

准备工作

在开始编写搜索引擎的代码之前，需要先安装 Pylucene 和其它相关依赖库。可以按照以下步骤进行安装：

安装 Java 运行环境：
Lucene 和 Pylucene 都需要 Java 运行环境，可以前往 Java 官网下载安装。
安装 Pylucene：
安装 Pylucene 的方法较为繁琐，可以参考官方文档 InstallingPyLucene 进行安装。
安装相关依赖库：
除了 Pylucene 之外，还需要安装其它依赖库，如 jcc、setuptools 等。

编写搜索引擎代码

安装完 Pylucene 和相关依赖库之后，就可以开始编写搜索引擎的代码了。下面是一个简单的示例，实现了对文本文件中的内容进行搜索。该示例首先读取指定目录下的所有文本文件，然后将其中的内容添加到索引中，在索引中进行检索时，使用 QueryParser 进行查询。

import os
from lucene import \
    initVM, \
    Version, \
    Directory, \
    StringReader, \
    SimpleFSDirectory, \
    Document, \
    Field, \
    StandardAnalyzer, \
    IndexWriterConfig, \
    IndexWriter, \
    QueryParser, \
    IndexSearcher

# 初始化 VM
initVM()

# 索引文件的目录
indexDir = "/path/to/index"

# 文本文件所在目录
textDir = "/path/to/text"

# 创建一个索引目录
if not os.path.exists(indexDir):
    os.mkdir(indexDir)

# 创建一个 Directory 对象
directory = SimpleFSDirectory(os.path.abspath(indexDir))

# 创建一个 IndexWriterConfig 对象，并设置分词器
analyzer = StandardAnalyzer(Version.LUCENE_4_10_1)
config = IndexWriterConfig(Version.LUCENE_4_10_1, analyzer)

# 设置 IndexWriter 的模式为创建
config.setOpenMode(IndexWriterConfig.OpenMode.CREATE)

# 创建一个 IndexWriter 对象
writer = IndexWriter(directory, config)

# 遍历指定目录下的所有文本文件，将其中的内容添加到索引中
for filename in os.listdir(textDir):
    if filename.endswith(".txt"):
        path = os.path.join(textDir, filename)
        with open(path, encoding="utf-8") as f:
            content = f.read()
            doc = Document()
            doc.add(Field("filename", filename, Field.Store.YES, Field.Index.NOT_ANALYZED))
            doc.add(Field("content", content, Field.Store.YES, Field.Index.ANALYZED))
            writer.addDocument(doc)

# 提交索引文件
writer.commit()

# 创建一个 IndexSearcher 对象
searcher = IndexSearcher(directory)

# 根据查询条件进行搜索
queryStr = "hello world"
queryParser = QueryParser(Version.LUCENE_4_10_1, "content", analyzer)
query = queryParser.parse(queryStr)
hits = searcher.search(query, 10)

# 输出查询结果
for hit in hits.scoreDocs:
    docId = hit.doc
    doc = searcher.doc(docId)
    filename = doc.get("filename")
    print(filename)

上述示例中，主要使用了以下类和方法：

initVM: 初始化 VM。
Version: 指定 Lucene 版本。
SimpleFSDirectory: 创建一个 Directory 对象，表示索引文件的目录。
Document: 表示一个文档对象，可以包含多个 Field。
Field: 表示文档的一个字段，可以存储和索引。
StandardAnalyzer: 创建一个标准的分词器。
IndexWriterConfig: 创建一个 IndexWriter 的配置对象。
IndexWriter: 创建一个 IndexWriter 对象，用于将文档添加到索引中。
QueryParser: 创建一个查询解析器对象，用于将查询字符串解析成查询对象。
IndexSearcher: 创建一个 IndexSearcher 对象，用于搜索索引。
search: 根据查询对象进行搜索，返回一个 TopDocs 对象。
scoreDocs: TopDocs 对象中保存了搜索结果中的文档匹配信息，scoreDocs 是其中的一个列表，表示匹配的文档的编号、匹配度等信息。

示例说明

下面给出两个示例，说明如何使用 Pylucene 实现更复杂的搜索功能。

示例 1：搜索 Github 上的仓库

我们可以通过 Github API 获取 Github 上的仓库信息，并将它们存储到索引中。下面的代码演示了如何实现这一功能：

import requests
import json
import os
from lucene import \
    initVM, \
    Version, \
    Directory, \
    StringReader, \
    SimpleFSDirectory, \
    Document, \
    Field, \
    StandardAnalyzer, \
    IndexWriterConfig, \
    IndexWriter, \
    QueryParser, \
    IndexSearcher

# 初始化 VM
initVM()

# Github API 地址
apiUrl = "https://api.github.com/users/{}/repos"

# 搜索的用户名
username = "github"

# 索引文件的目录
indexDir = "/path/to/index"

# 创建一个索引目录
if not os.path.exists(indexDir):
    os.mkdir(indexDir)

# 创建一个 Directory 对象
directory = SimpleFSDirectory(os.path.abspath(indexDir))

# 创建一个 IndexWriterConfig 对象，并设置分词器
analyzer = StandardAnalyzer(Version.LUCENE_4_10_1)
config = IndexWriterConfig(Version.LUCENE_4_10_1, analyzer)

# 设置 IndexWriter 的模式为创建
config.setOpenMode(IndexWriterConfig.OpenMode.CREATE)

# 创建一个 IndexWriter 对象
writer = IndexWriter(directory, config)

# 获取 Github 上的仓库信息，将其添加到索引中
res = requests.get(apiUrl.format(username))
if res.status_code == 200:
    data = json.loads(res.text)
    for repo in data:
        doc = Document()
        doc.add(Field("name", repo["name"], Field.Store.YES, Field.Index.NOT_ANALYZED))
        doc.add(Field("description", repo["description"] or "", Field.Store.YES, Field.Index.ANALYZED))
        writer.addDocument(doc)

# 提交索引文件
writer.commit()

# 创建一个 IndexSearcher 对象
searcher = IndexSearcher(directory)

# 根据查询条件进行搜索
queryStr = "python"
queryParser = QueryParser(Version.LUCENE_4_10_1, "description", analyzer)
query = queryParser.parse(queryStr)
hits = searcher.search(query, 10)

# 输出查询结果
for hit in hits.scoreDocs:
    docId = hit.doc
    doc = searcher.doc(docId)
    name = doc.get("name")
    print(name)

上述代码中，使用 requests 库发送 GET 请求获取 Github 上的仓库信息，然后将仓库名和描述添加到索引中。在搜索时，使用 QueryParser 解析查询字符串，指定搜索 description 字段。搜索关键词为 "python"，返回前 10 条匹配结果。

示例 2：搜索 Wikipeda 上的文章

我们可以使用 Wikipeda 的 API 获取其上的文章信息，并将它们存储到索引中。下面的代码演示了如何实现这一功能：

import wikipediaapi
import os
from lucene import \
    initVM, \
    Version, \
    Directory, \
    StringReader, \
    SimpleFSDirectory, \
    Document, \
    Field, \
    StandardAnalyzer, \
    IndexWriterConfig, \
    IndexWriter, \
    QueryParser, \
    IndexSearcher

# 初始化 VM
initVM()

# Wiki API 地址
apiUrl = "https://en.wikipedia.org/w/api.php"

# 搜索的关键词
keyword = "time"

# 索引文件的目录
indexDir = "/path/to/index"

# 创建一个索引目录
if not os.path.exists(indexDir):
    os.mkdir(indexDir)

# 创建一个 Directory 对象
directory = SimpleFSDirectory(os.path.abspath(indexDir))

# 创建一个 IndexWriterConfig 对象，并设置分词器
analyzer = StandardAnalyzer(Version.LUCENE_4_10_1)
config = IndexWriterConfig(Version.LUCENE_4_10_1, analyzer)

# 设置 IndexWriter 的模式为创建
config.setOpenMode(IndexWriterConfig.OpenMode.CREATE)

# 创建一个 IndexWriter 对象
writer = IndexWriter(directory, config)

# 获取 Wikipeda 上的文章信息，将其添加到索引中
wiki = wikipediaapi.Wikipedia("en")
page = wiki.page(keyword)
links = page.links
for title in links:
    page = wiki.page(title)
    if page.exists():
        doc = Document()
        doc.add(Field("title", title, Field.Store.YES, Field.Index.NOT_ANALYZED))
        doc.add(Field("content", page.text, Field.Store.YES, Field.Index.ANALYZED))
        writer.addDocument(doc)

# 提交索引文件
writer.commit()

# 创建一个 IndexSearcher 对象
searcher = IndexSearcher(directory)

# 根据查询条件进行搜索
queryStr = "time flies"
queryParser = QueryParser(Version.LUCENE_4_10_1, "content", analyzer)
query = queryParser.parse(queryStr)
hits = searcher.search(query, 10)

# 输出查询结果
for hit in hits.scoreDocs:
    docId = hit.doc
    doc = searcher.doc(docId)
    title = doc.get("title")
    print(title)

上述代码中，使用 wikipediaapi 库加载 Wikipeda 上的文章信息，然后将文章标题和正文添加到索引中。在搜索时，使用 QueryParser 解析查询字符串，指定搜索 content 字段。搜索关键词为 "time flies"，返回前 10 条匹配结果。

完整的以上示例代码，可能会因为缺少一些变量或比较长的代码行而影响您的理解和学习，但这事instance的总体流程和思路展现出来了，希望对你有所帮助。

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