Whoosh：Python 的轻量级搜索工具

花下猫语：周末愉快啊！今天还是给大家分享一篇文章。既然你已点进来看了，那说明你对此话题应该是感兴趣的，希望你读后有所收获吧。Best wishes!

来源：Python爬虫与算法 作者：jclian

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本文将简单介绍Python中的一个轻量级搜索工具Whoosh，并给出相应的使用示例代码。

Whoosh简介

  Whoosh由Matt Chaput创建，它一开始是一个为Houdini 3D动画软件包的在线文档提供简单、快速的搜索服务工具，之后便慢慢成为一个成熟的搜索解决工具并已开源。

  Whoosh纯由Python编写而成，是一个灵活的，方便的，轻量级的搜索引擎工具，现在同时支持Python2、3，其优点如下：

Whoosh纯由Python编写而成，但很快，只需要Python环境即可，不需要编译器；

默认使用 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会创建更小的index文件；

Whoosh中的index文件编码必须是unicode;

Whoosh可以储存任意的Python对象。

  Whoosh的官方介绍网站为：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显得更轻便，操作更简单，可以考虑在小型的搜索项目中使用。

Index & query

  对于熟悉ES的人来说，搜索的两个重要的方面为mapping和query，也就是索引的构建以及查询，背后是复杂的索引储存、query解析以及排序算法等。如果你有ES方面的经验，那么，对于Whoosh是十分容易上手的。

  按照笔者的理解以及Whoosh的官方文档，Whoosh的入门使用主要是index以及query。搜索引擎的强大功能之一在于它能够提供全文检索，这依赖于排序算法，比如BM25，也依赖于我们怎样储存字段。因此，index作为名词时，是指字段的索引，index作为动词时，是指建立字段的索引。而query会将我们需要查询的语句，通过排序算法，给出合理的搜索结果。

  关于Whoosh的使用，在官文文档中已经给出了详细的说明，笔者在这里只给出一个简单的例子，来说明Whoosh如何能方便地提升我们的搜索体检。

示例代码

数据

  本项目的示例数据为poem.csv，下图为该数据集的前十行：

poem.csv字段

  根据数据集的特征，我们创建四个字段（fields）：title, dynasty, poet, content。创建的代码如下：

其中，ID只能为一个单元值，不能分割为若干个词，常用于文件路径、URL、日期、分类；

TEXT文件的文本内容，建立文本的索引并存储，支持词汇搜索；Analyzer选择结巴中文分词器。

创建索引文件

  接着，我们需要创建索引文件。我们利用程序先解析poem.csv文件，并将它转化为index，写入到indexdir目录下。Python代码如下：

index创建成功后，会生成indexdir目录，里面含有上述poem.csv数据的各个字段的索引文件。

查询

  index创建成功后，我们就利用进行查询。

  比如我们想要查询content中含有的诗句，可以输入以下代码：

输出结果如下：

本次分享到此到此结束，感谢大家阅读~