基于python+whoosh的全文检索实现

whoosh的官方介绍：http://whoosh.readthedocs.io/en/latest/quickstart.html

因为做的是中文的全文检索需要导入jieba工具包以及whoosh工具包

直接上代码吧

from whoosh.qparser import QueryParser  
from whoosh.index import create_in  
from whoosh.index import open_dir  
from whoosh.fields import *  
from jieba.analyse import ChineseAnalyzer  
from get_comment import SQL  
from whoosh.sorting import FieldFacet  
  
analyser = ChineseAnalyzer()    #导入中文分词工具  
schema = Schema(phone_name=TEXT(stored=True, analyzer=analyser), price=NUMERIC(stored=True),  
                    phoneid=ID(stored=True))# 创建索引结构  
ix = create_in("path", schema=schema, indexname='indexname') #path 为索引创建的地址，indexname为索引名称  
writer = ix.writer()  
writer.add_document(phone_name='name',price ="price",phoneid ="id") #  此处为添加的内容   
print("建立完成一个索引")  
writer.commit()  
# 以上为建立索引的过程  
new_list = []  
index = open_dir("indexpath", indexname='comment')  #读取建立好的索引  
with index.searcher() as searcher:  
    parser = QueryParser("要搜索的项目，比如“phone_name", index.schema)  
    myquery = parser.parse("搜索的关键字")  
    facet = FieldFacet("price", reverse=True)  #按序排列搜索结果  
    results = searcher.search(myquery, limit=None, sortedby=facet)  #limit为搜索结果的限制，默认为10，详见博客开头的官方文档  
    for result1 in results:  
        print(dict(result1))  
        new_list.append(dict(result1))  

注：

 

Whoosh 有一些很有用的预定义 field types，你也可以很easy的创建你自己的。
whoosh.fields.ID
这个类型简单地将field的值索引为一个独立单元（这意味着，他不被分成单独的单词）。这对于文件路径、URL、时间、类别等field很有益处。
whoosh.fields.STORED
这个类型和文档存储在一起，但没有被索引。这个field type不可搜索。这对于你想在搜索结果中展示给用户的文档信息很有用。
whoosh.fields.KEYWORD
这个类型针对于空格或逗号间隔的关键词设计。可索引可搜索（部分存储）。为减少空间，不支持短语搜索。
whoosh.fields.TEXT
这个类型针对文档主体。存储文本及term的位置以允许短语搜索。
whoosh.fields.NUMERIC
这个类型专为数字设计，你可以存储整数或浮点数。
whoosh.fields.BOOLEAN
这个类型存储bool型
whoosh.fields.DATETIME
这个类型为 datetime object而设计（更多详细信息）
whoosh.fields.NGRAM  和 whoosh.fields.NGRAMWORDS
这些类型将fiel文本和单独的term分成N-grams（更多Indexing & Searching N-grams的信息）