站内搜索

经过友人的一再催促，终于打算在端午开始写站内搜索。至于为什么要自己写而不是用别的——谷歌站内搜索没法定制，百度的看都没看，反正百度不录我博客。
一开始以为站内搜索很复杂，我做好了花整整三天的时间来搞的准备，然而Python并不打算给我这个机会(Python大法好)，Whoosh+Jieba两个库就满足了我的需求。

按照惯例，首先pip install whoosh jieba装好两个库。然后可以愉快的写代码了。

索引

索引的建立和常规的ORM很像

import os

from jieba.analyse import ChineseAnalyzer
from whoosh import fields, index

# 使用结巴中文分词
analyzer = ChineseAnalyzer()


class Index:
    def __init__(self):
        # 定义索引schema,确定索引字段
        schema = fields.Schema(
            path=fields.ID(unique=True, stored=True),
            title=fields.TEXT(stored=True, analyzer=analyzer),
            content=fields.TEXT(stored=True, analyzer=analyzer),
        )
        path = os.path.join(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)), 'index')
        # 初始化索引对象
        if index.exists_in(path):
            self.ix = index.open_dir(path)
        else:
            if not os.path.exists(path):
                os.mkdir(path)
            self.ix = index.create_in(path, schema)

顾名思义，unique就是指定唯一标识(像是数据库的主键？)。stored=True约定能够被搜索(如果为False，就不能在结果里显示这个字段了)。analyzer是用来约定分词器的，默认的分词器是英文的，这里我把它替换成Jieba的默认中文分词了，也可以自定义专业分词库来针对专业内容。

增删改

一开始我是把增和改分开的，然后我心血来潮看了看源码发现

def update_document(self, **fields):
    # Delete the set of documents matching the unique terms
    unique_fields = self._unique_fields(fields)
    if unique_fields:
        with self.searcher() as s:
            uniqueterms = [(name, fields[name]) for name in unique_fields]
            docs = s._find_unique(uniqueterms)
            for docnum in docs:
                self.delete_document(docnum)

    # Add the given fields
    self.add_document(**fields)

??? 我把你当Update，你就给我delete然后add是吗？

于是最终写成了这样

def update(self, *, path, title, content) -> None:
    """
    增加对应的文章, 如果对应的path存在,则更新.
    """
    writer = self.ix.writer()
    writer.update_document(path=path, title=title, content=content)
    writer.commit()

def delete(self, text, fieldname="path") -> None:
    """
    删除对应的文章, fieldname默认为path
    """
    self.ix.delete_by_term(fieldname, text)

更新文章和删除文章。跟SQL十分像有么有

获取游标 writer = self.ix.writer()
执行语句 writer.update_document(path=path, title=title, content=content)
提交执行 writer.commit()

本来delete也该这样写的，但ix的delete_by_term方法已经帮我们封装好了这三段，所以直接用就行了。

查

def search(self, *args, strict=False) -> list:
    """
    默认使用 OR 连接搜索条件. strict为真时使用 AND 连接搜索条件

    return: 返回一个列表, 包含所有搜索结果的字典.
    """
    with self.ix.searcher() as searcher:
        if strict:
            query = QueryParser("content", self.ix.schema).parse(" AND ".join(args))
        else:
            query = QueryParser("content", self.ix.schema).parse(" OR ".join(args))
        results = searcher.search(query)
        return [{"link":result.fields()["path"], "score":result.score, "title":result.fields()["title"]} for result in results]

查的时候肯定不是只有一个词语来查的，所以我们不写死参数。在参数多于一个的时候，就会自动使用QueryParser的连结字符进行连接并查询。

将查询结果进行for in遍历，单个结果会有种种方法可以用，在这里我们了解三个常用的。

.fields()
fields()会返回一个包含所有stored=True的字段的字典。
highlight()
顾名思义是高亮击中的搜索词汇
.score
.score是搜索结果的权重，在没有增加其他的判断规则的时候，就是搜索词在文章里的匹配度。

爬虫

爬虫部分让我考虑了挺久的，最后还是选择了最简单通用的方式——sitemap。

我的爬虫策略是定时抓取sitemap，然后与已保存的的sitemap进行比较。如果有新增或者更改就进行抓取并入库。

Web

这个部分是最快的了，因为都二次封装好了，只需要调调API就行了。

from multiprocessing import Process
import time
from tools.crawler import Crawler
from tools.index import Index
from sanic import Sanic
from sanic.response import json

app = Sanic()
index = Index()

@app.listener('before_server_start')
def start_crawler(app, loop):
    def run():
        while True:
            C = Crawler(index)
            C.run()
            time.sleep(3600)
    P = Process(target=run)
    P.daemon = True
    P.start()


@app.route("/")
async def main(request):
    try:
        keywords = request.raw_args.get("keyword").split("+")
    except AttributeError:
        return json([], headers={
            "Access-Control-Allow-Origin": "*",
        })
    return json(index.search(*keywords), headers={
        "Access-Control-Allow-Origin": "*",
    })

闲言碎语

经我的尝试，这玩意在使用的时候，无论是几个查询，都是占用大约两百Mb的内存。这种内存占用还是可以接受的，我的站内搜索就是架设在1G1h的机子上。有兴趣的可以体验一下 https://abersheeran.com/404.html