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  • 大家有没有只记得文件的某几个文字, Windows自带的搜索又不是非常好用, 找不到这个文件或是文件夹的...并且遍历盘符并模糊匹配文件名的脚本, 希望可以帮助到大家。 #!usr/bin/env python # -*-coding:UTF-...

    大家有没有只记得文件的某几个文字,

    Windows自带的搜索又不是非常好用,

    找不到这个文件或是文件夹的情况。

    我写了一个判断系统内存在的盘符,

    并且遍历盘符并模糊匹配文件名的脚本,

    希望可以帮助到大家。

    #!usr/bin/env python
    # -*-coding:UTF-8 -*-
    # @Time: 2018/7/10 15:16
    # @Author:gumgui
    
    
    import sys,time,re,os
    
    
    disk_list=[]
    
    def find_disk():
        # 遍历盘符
        for i in range(65, 91):
            vol = chr(i) + ':/'
            if os.path.isdir(vol):
                disk_list.append(vol)
        print("[*]系统盘符:", disk_list)
    
    
    def BianLi(rootDir,filename):
        pattenA = re.compile(u"%s"%filename)
        for root,dirs,files in os.walk(rootDir):
            for file in files:
                # fileSize = os.path.getsize(os.path.join(root,file))
                path = os.path.join(root, file)
                path = path.replace("\\", "/")
    
                match_A = pattenA.search(path)
                if match_A:
                    print(path)
        
    
    if __name__ == '__main__':
        filename = input("[!]输入要找的文件名:")
        find_disk()
        for i in disk_list:
            print("[+]正在搜索%s盘" %i)
            BianLi(i, filename)
    
        print("[+]完成检索!")

     

     

    转载于:https://my.oschina.net/u/3851383/blog/1931989

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  • python模糊检索文件夹名称的脚本 from glob import glob path = r 'C:/Users/Name/Desktop/test/quanmeng' pathrtss1 = glob( f ' {path} / baotou* ', recursive=True) # pathrss1中有两条信息,取第一条 ...

    python中模糊检索文件夹名称的脚本

     

    from glob import glob

    path = r 'C:/Users/Name/Desktop/test/quanmeng'
    pathrtss1 = glob( f ' {path} / baotou* ', recursive=True)

    #  pathrss1中有两条信息,取第一条
    pathrtss = pathrtss1[0]

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  • 关于 Python 文本检索

    2019-08-01 11:31:47
    whoose 的使用 ...主要想完成的功能: (1) 在创建数据模型的时候将其添加到 whoose 中; (2) 在删除数据模型的时候将其从 whoose 中移除;...(4)支持模糊查询。 建立存储目录 def get_search(): """建立...

    whoose 的使用

    官网文档: https://whoosh.readthedocs.io/en/latest/quickstart.html
    主要想完成的功能:
    (1) 在创建数据模型的时候将其添加到 whoose 中;
    (2) 在删除数据模型的时候将其从 whoose 中移除;
    (3) 支持中文查询;
    (4)支持模糊查询。

    建立存储目录

    def get_search():
        """建立存储目录"""
        index_path = "/Users/furuiyang/codes/microblog/index"
        os.makedirs(index_path, exist_ok=True)
        return index_path
    

    建立索引模式

    class MySchema(SchemaClass):
        """
        建立索引模式
        """
        path = ID(stored=True)
        title = TEXT(stored=True)
        content = TEXT
        tags = KEYWORD
    

    写入索引内容

    def write_index():
        """写入索引内容"""
        schema = MySchema()
        path = get_search()
        index.create_in(path, schema)
    
        ix = index.open_dir(path)
        writer = ix.writer()
        # 开始写入内容
        writer.add_document(title=u"my document", content=u"this is my document", path=u"/a",
                            tags=u"firlst short")
        writer.add_document(title=u"my second document", content=u"this is my second document", path=u"/b",
                            tags=u"second short")
        writer.commit()
    

    读出索引内容

    def read_index():
        """读出内容"""
        ix = index.open_dir(get_search())
        with ix.searcher() as searcher:
            # (do somthing)
            query = QueryParser("content", ix.schema).parse("*do*")
            result = searcher.search(query)
            print(result)
            print(list(result))
    

    删除索引内容

    def delete_index():
        """
        删除索引内容
        :return:
        """
        schema = MySchema()
        path = get_search()
        index.create_in(path, schema)
        ix = index.open_dir(path)
        writer = ix.writer()
        # Delete document by its path -- this field must be indexed
        writer.delete_by_term('path', u'/a')
        # Save the deletion to disk
        writer.commit()
    

    完整代码测试

    import os
    
    from whoosh import index
    from whoosh.fields import SchemaClass, ID, TEXT, KEYWORD
    from whoosh.qparser import QueryParser
    
    
    def get_search():
        """建立存储目录"""
        index_path = "/Users/furuiyang/codes/microblog/index"
        os.makedirs(index_path, exist_ok=True)
        return index_path
    
    
    class MySchema(SchemaClass):
        """
        建立索引模式
        """
        path = ID(stored=True)
        title = TEXT(stored=True)
        content = TEXT
        tags = KEYWORD
    
    
    def write_index():
        """写入索引内容"""
        schema = MySchema()
        path = get_search()
        index.create_in(path, schema)
    
        ix = index.open_dir(path)
        writer = ix.writer()
        # 开始写入内容
        writer.add_document(title=u"my document", content=u"this is my document", path=u"/a",
                            tags=u"firlst short")
        writer.add_document(title=u"my second document", content=u"this is my second document", path=u"/b",
                            tags=u"second short")
        writer.commit()
    
    
    def delete_index():
        """
        删除索引内容
        :return:
        """
        schema = MySchema()
        path = get_search()
        index.create_in(path, schema)
        ix = index.open_dir(path)
        writer = ix.writer()
        # Delete document by its path -- this field must be indexed
        writer.delete_by_term('path', u'/a')
        # Save the deletion to disk
        writer.commit()
    
    
    def read_index():
        """读出内容"""
        ix = index.open_dir(get_search())
        with ix.searcher() as searcher:
            # (do somthing)
            # query = QueryParser("content", ix.schema).parse("*")
            query = QueryParser("title", ix.schema).parse("*")
            result = searcher.search(query)
            print(result)
            print(list(result))
    
    
    if __name__ == "__main__":
        write_index()
        read_index()
        delete_index()
    

    whoosh 与 jieba 分词结合

    使用结巴生成中文分词器

    class ChineseTokenizer(Tokenizer):
        def __call__(self, value, positions=False, chars=False, keeporiginal=False, removestops=True,
                     start_pos=0, start_char=0, mode='', **kwargs):
            assert isinstance(value, text_type), "%r is not unicode" % value
            t = Token(positions, chars, removestops=removestops, mode=mode, **kwargs)
            # 使用结巴分析库进行分词
            seglist = jieba.cut_for_search(value)
            for w in seglist:
                t.original = t.text = w
                t.boost = 1.0
                if positions:
                    t.pos = start_pos+value.find(w)
                if chars:
                    t.startchar = start_char+value.find(w)
                    t.endchar = start_char+value.find(w)+len(w)
                # 通过生成器返回每个分词的结果token
                yield t
    
    
    def get_analyzer():
        """
        获取分析器
        :return:
        """
        return ChineseTokenizer()
    

    在对应的字段上指定分析器

    class MySchema(SchemaClass):
        """
        建立索引模式
        """
        path = ID(stored=True)
        title = TEXT(stored=True)
        content = TEXT(stored=True, analyzer=ChineseAnalyzer())
        tags = KEYWORD
    

    在读出时可对结果进行高亮显示

    def read_index():
        """读出内容"""
        ix = index.open_dir(get_search())
        with ix.searcher() as searcher:
            # (do somthing)
            query = QueryParser("content", ix.schema).parse("我们")
            # query = QueryParser("title", ix.schema).parse("*")
            result = searcher.search(query)
            # 对搜索结果进行高亮显示
            if 0 != len(result):
                for hit in result:
                    print(hit.highlights("content"))
    

    完整测试代码

    import os
    
    import jieba
    from jieba.analyse import ChineseAnalyzer
    from whoosh import index
    from whoosh.analysis import Tokenizer, Token
    from whoosh.compat import text_type
    from whoosh.fields import SchemaClass, ID, TEXT, KEYWORD
    from whoosh.qparser import QueryParser
    
    
    class ChineseTokenizer(Tokenizer):
        def __call__(self, value, positions=False, chars=False, keeporiginal=False, removestops=True,
                     start_pos=0, start_char=0, mode='', **kwargs):
            assert isinstance(value, text_type), "%r is not unicode" % value
            t = Token(positions, chars, removestops=removestops, mode=mode, **kwargs)
            # 使用结巴分析库进行分词
            seglist = jieba.cut_for_search(value)
            for w in seglist:
                t.original = t.text = w
                t.boost = 1.0
                if positions:
                    t.pos = start_pos+value.find(w)
                if chars:
                    t.startchar = start_char+value.find(w)
                    t.endchar = start_char+value.find(w)+len(w)
                # 通过生成器返回每个分词的结果token
                yield t
    
    
    def get_analyzer():
        """
        获取分析器
        :return:
        """
        return ChineseTokenizer()
    
    
    class MySchema(SchemaClass):
        """
        建立索引模式
        """
        path = ID(stored=True)
        title = TEXT(stored=True)
        content = TEXT(stored=True, analyzer=ChineseAnalyzer())
        tags = KEYWORD
    
    
    def get_search():
        """建立存储目录"""
        index_path = "/Users/furuiyang/codes/microblog/index"
        os.makedirs(index_path, exist_ok=True)
        return index_path
    
    
    def write_index():
        """写入索引内容"""
        schema = MySchema()
        path = get_search()
        index.create_in(path, schema)
    
        ix = index.open_dir(path)
        writer = ix.writer()
        # 开始写入内容
        writer.add_document(title=u"my document", content=u"this is my document", path=u"/a",
                            tags=u"firlst short")
        writer.add_document(title=u"my second document", content=u"this is my second document", path=u"/b",
                            tags=u"second short")
        writer.add_document(title=u"First document", path=u"/c", content=u"先生说我们都是好学生")
        writer.add_document(title=u"Second document", path=u"/d", content=u"我们要树立科学发展观")
        writer.commit()
    
    
    def delete_index():
        """
        删除索引内容
        :return:
        """
        schema = MySchema()
        path = get_search()
        index.create_in(path, schema)
        ix = index.open_dir(path)
        writer = ix.writer()
        # Delete document by its path -- this field must be indexed
        writer.delete_by_term('path', u'/a')
        # Save the deletion to disk
        writer.commit()
    
    
    def read_index():
        """读出内容"""
        ix = index.open_dir(get_search())
        with ix.searcher() as searcher:
            # (do somthing)
            query = QueryParser("content", ix.schema).parse("我们")
            # query = QueryParser("title", ix.schema).parse("*")
            result = searcher.search(query)
            # 对搜索结果进行高亮显示
            if 0 != len(result):
                for hit in result:
                    print(hit.highlights("content"))
    
    
    if __name__ == "__main__":
        write_index()
        read_index()
        # delete_index()
    

    es 的使用

    参考: 在 flask 中使用全文搜索

    展开全文
  •  Haystack是django的开源全文搜索框架(全文检索不同于特定字段的模糊查询,使用全文检索的效率更高 ),该框架支持Solr,Elasticsearch,Whoosh,**Xapian搜索引擎它是一个可插拔的后端(很像Django的数据库层),所以...

    Haystack

    1.什么是Haystack

      Haystack是django的开源全文搜索框架(全文检索不同于特定字段的模糊查询,使用全文检索的效率更高 ),该框架支持Solr,Elasticsearch,Whoosh**Xapian搜索引擎它是一个可插拔的后端(很像Django的数据库层),所以几乎你所有写的代码都可以在不同搜索引擎之间便捷切换

    • 全文检索不同于特定字段的模糊查询,使用全文检索的效率更高,并且能够对于中文进行分词处理

    • haystack:django的一个包,可以方便地对model里面的内容进行索引、搜索,设计为支持whoosh,solr,Xapian,Elasticsearc四种全文检索引擎后端,属于一种全文检索的框架

    • whoosh:纯Python编写的全文搜索引擎,虽然性能比不上sphinx、xapian、Elasticsearc等,但是无二进制包,程序不会莫名其妙的崩溃,对于小型的站点,whoosh已经足够使用

    • jieba:一款免费的中文分词包,如果觉得不好用可以使用一些收费产品

    • 搜索引擎就好比一个数据库,搜索引擎将mgsql中的数据复制一份到搜索引擎。查询的时候直接通过搜索引擎来快速查询数据的结果。

    2.安装

    pip install django-haystack
    pip install whoosh
    pip install jieba

    3.配置

    1 添加Haystack到INSTALLED_APPS

      跟大多数Django的应用一样,你应该在你的设置文件(通常是settings.py)添加Haystack到INSTALLED_APPS. 示例:

    INSTALLED_APPS = [
        'django.contrib.admin',
        'django.contrib.auth',
        'django.contrib.contenttypes',
        'django.contrib.sessions',
        'django.contrib.sites',
    ​
        # 添加
        'haystack',
    ​
        # 你的app
        'blog',
    ]

    2 修改settings.py

      在你的settings.py中,你需要添加一个设置来指示站点配置文件正在使用的后端,以及其它的后端设置。 HAYSTACK——CONNECTIONS是必需的设置,并且应该至少是以下的一种:

    Solr示例

    HAYSTACK_CONNECTIONS = {
        'default': {
            'ENGINE': 'haystack.backends.solr_backend.SolrEngine',
            'URL': 'http://127.0.0.1:8983/solr'
            # ...or for multicore...
            # 'URL': 'http://127.0.0.1:8983/solr/mysite',
        },
    }

    Elasticsearch示例

    HAYSTACK_CONNECTIONS = {
        'default': {
            'ENGINE': 'haystack.backends.elasticsearch_backend.ElasticsearchSearchEngine',
            'URL': 'http://127.0.0.1:9200/',
            'INDEX_NAME': 'haystack',
        },
    }

    Whoosh示例

    #需要设置PATH到你的Whoosh索引的文件系统位置
    import os
    HAYSTACK_CONNECTIONS = {
        'default': {
            'ENGINE': 'haystack.backends.whoosh_backend.WhooshEngine',
            'PATH': os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'whoosh_index'),
        },
    }
    ​
    # 自动更新索引
    HAYSTACK_SIGNAL_PROCESSOR = 'haystack.signals.RealtimeSignalProcessor'

    Xapian示例

    #首先安装Xapian后端(http://github.com/notanumber/xapian-haystack/tree/master)
    #需要设置PATH到你的Xapian索引的文件系统位置。
    import os
    HAYSTACK_CONNECTIONS = {
        'default': {
            'ENGINE': 'xapian_backend.XapianEngine',
            'PATH': os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'xapian_index'),
        },
    }

    4.处理数据

    创建索引

    如果你想针对某个app例如blog做全文检索,则必须在blog的目录下面建立search_indexes.py文件,文件名不能修改

    from haystack import indexes
    from app01.models import Article
    ​
    class ArticleIndex(indexes.SearchIndex, indexes.Indexable):
        #类名必须为需要检索的Model_name+Index,这里需要检索Article,所以创建ArticleIndex
        text = indexes.CharField(document=True, use_template=True)#创建一个text字段 
        #其它字段
        desc = indexes.CharField(model_attr='desc')
        content = indexes.CharField(model_attr='content')
    ​
        def get_model(self):#重载get_model方法,必须要有!
            return Article
    ​
        def index_queryset(self, using=None):
            return self.get_model().objects.all()

     

      为什么要创建索引?索引就像是一本书的目录,可以为读者提供更快速的导航与查找。在这里也是同样的道理,当数据量非常大的时候,若要从这些数据里找出所有的满足搜索条件的几乎是不太可能的,将会给服务器带来极大的负担。所以我们需要为指定的数据添加一个索引(目录),在这里是为Note创建一个索引,索引的实现细节是我们不需要关心的,至于为它的哪些字段创建索引,怎么指定 ,下面开始讲解每个索引里面必须有且只能有一个字段为 document=True,这代表haystack 和搜索引擎将使用此字段的内容作为索引进行检索(primary field)。其他的字段只是附属的属性,方便调用,并不作为检索数据

    注意:如果使用一个字段设置了document=True,则一般约定此字段名为text,这是在ArticleIndex类里面一贯的命名,以防止后台混乱,当然名字你也可以随便改,不过不建议改。另外,我们在text字段上提供了use_template=True。这允许我们使用一个数据模板(而不是容易出错的级联)来构建文档搜索引擎索引。你应该在模板目录下建立新的模板search/indexes/blog/article_text.txt,并将下面内容放在里面。 
    #在目录“templates/search/indexes/应用名称/”下创建“模型类名称_text.txt”文件
    {{ object.title }}
    {{ object.desc }}
    {{ object.content }}

     

    这个数据模板的作用是对Note.titleNote.user.get_full_name,Note.body这三个字段建立索引,当检索的时候会对这三个字段做全文检索匹配

    5.设置视图

    添加SearchView到你的URLconf

    在你的URLconf中添加下面一行:

    前后端不分离url
    url(r'^search/', include('haystack.urls')),

    前后端分离url
    path('search/', MySearchView(), name='haystack_search'),

    这会拉取Haystack的默认URLconf,它由单独指向SearchView实例的URLconf组成。你可以通过传递几个关键参数或者完全重新它来改变这个类的行为。

     

    前后端分离后台重写create_response方法,

    from haystack.views import SearchView
    
    class MySearchView(SearchView):
    
        def create_response(self):
            context = super().get_context()
            keyword = self.request.GET.get('q', None)  # 关键字为q
            if not keyword:
                return JsonResponse({'message': '没有相关信息'})
            else:
                data_list = [{'id': i.object.id, 'name': i.object.name,
                              'model_img': 'http://api.modelbox.cn:8000/media/' + str(i.object.model_img),
                              'download_num': i.object.download_num, 'collect_num': i.object.download_num} for i in
                             context['page'].object_list]
             return JsonResponse(data_list, safe=False, json_dumps_params={'ensure_ascii': False})

    搜索模板

    你的搜索模板(默认在search/search.html)将可能非常简单。下面的足够让你的搜索运行(你的template/block应该会不同)

    <!DOCTYPE html>
    <html>
    <head>
        <title></title>
        <style>
            span.highlighted {
                color: red;
            }
        </style>
    </head>
    <body>
    {% load highlight %}
    {% if query %}
        <h3>搜索结果如下:</h3>
        {% for result in page.object_list %}
    {#        <a href="/{{ result.object.id }}/">{{ result.object.title }}</a><br/>#}
            <a href="/{{ result.object.id }}/">{%   highlight result.object.title with query max_length 2%}</a><br/>
            <p>{{ result.object.content|safe }}</p>
            <p>{% highlight result.content with query %}</p>
        {% empty %}
            <p>啥也没找到</p>
        {% endfor %}
    
        {% if page.has_previous or page.has_next %}
            <div>
                {% if page.has_previous %}
                    <a href="?q={{ query }}&amp;page={{ page.previous_page_number }}">{% endif %}&laquo; 上一页
                {% if page.has_previous %}</a>{% endif %}
                |
                {% if page.has_next %}<a href="?q={{ query }}&amp;page={{ page.next_page_number }}">{% endif %}下一页 &raquo;
                {% if page.has_next %}</a>{% endif %}
            </div>
        {% endif %}
    {% endif %}
    </body>
    </html>

    需要注意的是page.object_list实际上是SearchResult对象的列表。这些对象返回索引的所有数据。它们可以通过{{result.object}}来访问。所以{{ result.object.title}}实际使用的是数据库中Article对象来访问title字段的。

    重建索引

    现在你已经配置好了所有的事情,是时候把数据库中的数据放入索引了。Haystack附带的一个命令行管理工具使它变得很容易。

    简单的运行python ./manage.py rebuild_index。你会得到有多少模型进行了处理并放进索引的统计。

    6.使用jieba分词

    #建立ChineseAnalyzer.py文件
    #保存在haystack的安装文件夹下,路径如“D:\python3\Lib\site-packages\haystack\backends”
    import jieba
    from whoosh.analysis import Tokenizer, Token
    
    class ChineseTokenizer(Tokenizer):
        def __call__(self, value, positions=False, chars=False,
                     keeporiginal=False, removestops=True,
                     start_pos=0, start_char=0, mode='', **kwargs):
            t = Token(positions, chars, removestops=removestops, mode=mode,
                      **kwargs)
            seglist = jieba.cut(value, cut_all=True)
            for w in seglist:
                t.original = t.text = w
                t.boost = 1.0
                if positions:
                    t.pos = start_pos + value.find(w)
                if chars:
                    t.startchar = start_char + value.find(w)
                    t.endchar = start_char + value.find(w) + len(w)
                yield t
    
    def ChineseAnalyzer():
        return ChineseTokenizer()
    #复制whoosh_backend.py文件,改名为whoosh_cn_backend.py
    #注意:复制出来的文件名,末尾会有一个空格,记得要删除这个空格
    from .ChineseAnalyzer import ChineseAnalyzer 
    查找
    analyzer=StemmingAnalyzer()
    改为
    analyzer=ChineseAnalyzer()
    

    7.在模版中创建搜索栏

    <form method='get' action="/search/" target="_blank">
        <input type="text" name="q">
        <input type="submit" value="查询">
    </form>

     

    8.其它配置

    增加更多变量

    from haystack.views import SearchView  
    from .models import *  
          
    class MySeachView(SearchView):  
         def extra_context(self):       #重载extra_context来添加额外的context内容  
             context = super(MySeachView,self).extra_context()  
             side_list = Topic.objects.filter(kind='major').order_by('add_date')[:8]  
             context['side_list'] = side_list  
             return context  
          
    #路由修改
    url(r'^search/', search_views.MySeachView(), name='haystack_search'),  

     

    高亮显示

    {% highlight result.summary with query %}  
    # 这里可以限制最终{{ result.summary }}被高亮处理后的长度  
    {% highlight result.summary with query max_length 40 %}  
    
    #html中
        <style>
            span.highlighted {
                color: red;
            }
        </style>

     

     

    Elasticsearch

     

    简介:

    Elasticsearch 是一个分布式可扩展的实时搜索和分析引擎,一个建立在全文搜索引擎 Apache Lucene(TM) 基础上的搜索引擎.当然 Elasticsearch 并不仅仅是 Lucene 那么简单,它不仅包括了全文搜索功能,还可以进行以下工作:

    • 分布式实时文件存储,并将每一个字段都编入索引,使其可以被搜索。
    • 可实现亿级数据实时查询
    • 实时分析的分布式搜索引擎。
    • 可以扩展到上百台服务器,处理PB级别的结构化或非结构化数据。

     

    安装:

     下载地址

    注意:Elasticsearch是用Java开发的,最新版本的Elasticsearch需要安装jdk1.8以上的环境

    安装包下载完,解压,进入到bin目录,启动 elasticsearch.bat 即可

     

    python操作ElasticSearch

     

    from elasticsearch import Elasticsearch
    
    obj = Elasticsearch()
    # 创建索引(Index)
    result = obj.indices.create(index='user', body={"userid":'1','username':'lqz'},ignore=400)
    # print(result)
    # 删除索引
    # result = obj.indices.delete(index='user', ignore=[400, 404])
    # 插入数据
    # data = {'userid': '1', 'username': 'lqz','password':'123'}
    # result = obj.create(index='news', doc_type='politics', id=1, body=data)
    # print(result)
    # 更新数据
    '''
    不用doc包裹会报错
    ActionRequestValidationException[Validation Failed: 1: script or doc is missing
    '''
    # data ={'doc':{'userid': '1', 'username': 'lqz','password':'123ee','test':'test'}}
    # result = obj.update(index='news', doc_type='politics', body=data, id=1)
    # print(result)
    
    
    # 删除数据
    # result = obj.delete(index='news', doc_type='politics', id=1)
    
    # 查询
    # 查找所有文档
    query = {'query': {'match_all': {}}}
    #  查找名字叫做jack的所有文档
    # query = {'query': {'term': {'username': 'lqz'}}}
    
    # 查找年龄大于11的所有文档
    # query = {'query': {'range': {'age': {'gt': 11}}}}
    
    allDoc = obj.search(index='news', doc_type='politics', body=query)
    print(allDoc['hits']['hits'][0]['_source'])

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/guanchao/p/11305314.html

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