Python之利用Whoosh搭建輕量級搜索

  • 2019 年 10 月 19 日
  • 筆記

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

Whoosh簡介

  Whoosh由Matt Chaput創建，它一開始是一個為Houdini 3D動畫軟體包的在線文檔提供簡單、快速的搜索服務工具，之後便慢慢成為一個成熟的搜索解決工具並已開源。
  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，現在同時支援Python2、3，其優點如下：

  • Whoosh純由Python編寫而成，但很快，只需要Python環境即可，不需要編譯器；
  • 默認使用 Okapi BM25F排序演算法，也支援其他排序演算法；
  • 相比於其他搜索引擎，Whoosh會創建更小的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 。相比於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

  對於熟悉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，背後是複雜的索引儲存、query解析以及排序演算法等。如果你有ES方面的經驗，那麼，對於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於它能夠提供全文檢索，這依賴於排序演算法，比如BM25，也依賴於我們怎樣儲存欄位。因此，index作為名詞時，是指欄位的索引，index作為動詞時，是指建立欄位的索引。而query會將我們需要查詢的語句，通過排序演算法，給出合理的搜索結果。
  關於Whoosh的使用，在官文文檔中已經給出了詳細的說明，筆者在這裡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檢。

示例程式碼

數據

  本項目的示例數據為poem.csv，下圖為該數據集的前十行：

欄位

  根據數據集的特徵，我們創建四個欄位（fields）：title, dynasty, poet, content。創建的程式碼如下：

# -*- 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，常用於文件路徑、URL、日期、分類；
TEXT文件的文本內容，建立文本的索引並存儲，支援辭彙搜索；Analyzer選擇結巴中文分詞器。

創建索引文件

  接著，我們需要創建索引文件。我們利用程式先解析poem.csv文件，並將它轉化為index，寫入到indexdir目錄下。Python程式碼如下：

# 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資訊至indexdir目錄  indexdir = 'indexdir/'  if not os.path.exists(indexdir):      os.mkdir(indexdir)  ix = create_in(indexdir, schema)    # 按照schema定義資訊，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創建成功後，會生成indexdir目錄，裡面含有上述poem.csv數據的各個欄位的索引文件。

查詢

  index創建成功後，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，可以輸入以下程式碼：

# 創建一個檢索器  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。", "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，萬里長徵人未還。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，並作南樓一味涼。", "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。雲中君不見，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"}

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