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基于Python的信息检索课程设计

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基于Python的信息检索课程设计 sdu视点新闻 全站爬虫爬取+索引构建+搜索引擎查询练习程序 爬虫功能使用Python的scrapy库实现

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基于Python的信息检索课程设计

sdu视点新闻 全站爬虫爬取+索引构建+搜索引擎查询练习程序

爬虫功能使用Python的scrapy库实现，并用MongoDB数据库进行存储。

索引构建和搜索功能用Python的Whoosh和jieba库实现。（由于lucene是java库，所以pyLucene库的安装极其麻烦，因此选用Python原生库Whoosh实现，并使用jieba进行中文分词。）

搜索网页界面用django实现，页面模板套用 BootCDN 。

1 要求

以下是检索的基本要求：可以利用lucene、nutch等开源工具，利用Python、Java等编程语言，但需要分别演示并说明原理。

1.1 Web网页信息抽取

以山东大学新闻网为起点进行网页的循环爬取，保持爬虫在view.sdu.edu.cn之内（即只爬取这个站点的网页），爬取的网页数量越多越好。

1.2 索引构建

对上一步爬取到的网页进行结构化预处理，包括基于模板的信息抽取、分字段解析、分词、构建索引等。

1.3 检索排序

对上一步构建的索引库进行查询，对于给定的查询，给出检索结果，明白排序的原理及方法。

2 运行方式

  • 运行 sduspider/run.py 来进行网络爬虫，这个过程将持续十多个小时，但可以随时终止，在下次运行时继续。

  • 运行 indexbuilder/index_builder.py 来对数据库中的72000条数据构建索引，该过程将持续几个小时，但可以随时终止。

  • 如果不熟悉Whoosh库的构建索引和query搜索功能，可以参考运行 indexbuilder/sample.py 。

  • 运行 indexbuilder/query.py 来测试搜索功能。

  • 运行 searchengine/run_server.py 打开搜索网页服务器，在浏览器中打开 127.0.0.1:8000 进入搜索页面执行搜索。

3 所需python库

  • scrapy

  • requests

  • pymongo

  • whoosh

  • jieba

  • django

4 所需数据库

  • MongoDB

  • Mongo Management Studio 可视化工具（可选）

5 爬虫特性

爬虫代码位于 sduspider/ 目录下。

5.1 爬取内容

爬虫爬取以 http://www.view.sdu.edu.cn/info/ 打头的所有新闻页面的内容，这些内容包括：

Item Item name
标题 newsTitle
链接 newsUrl
阅读量 newsCliek
发布时间 newsPublishTime
文章内容 newsContent

```python

spider.py

爬取当前网页 

  print('start parse : ' + response.url)
  self.destination_list.remove(response.url)
  if response.url.startswith("http://www.view.sdu.edu.cn/info/"):
    item = NewsItem()
    for box in response.xpath('//div[@]/div[@]'):
      # article title
      item['newsTitle'] = box.xpath('.//div[@]/h3/text()').extract()[0].strip()

      # article url
      item['newsUrl'] = response.url
      item['newsUrlMd5'] = self.md5(response.url)

      # article click time
      item['newsClick'] = box.xpath('.//div[@]/p/span/script/text()').extract()[0].strip()
      pattern = re.compile(r'\(.*?\)')
      parameters = re.search(pattern, item['newsClick']).group(0)
      parameters = parameters[1:-1].split(',')
      parameters[0] = re.search(re.compile(r'\".*?\"'), parameters[0]).group(0)[1:-1]
      parameters[1] = parameters[1].strip()
      parameters[2] = parameters[2].strip()
      request_url = 'http://www.view.sdu.edu.cn/system/resource/code/news/click/dynclicks.jsp'
      request_data = {'clicktype': parameters[0], 'owner': parameters[1], 'clickid': parameters[2]}
      request_get = requests.get(request_url, params=request_data)
      item['newsClick'] = request_get.text

      # article publish time
      item['newsPublishTime'] = box.xpath('.//div[@]/p[not(@style)]/text()').extract()[0].strip()[5:]

      # article content
      item['newsContent'] = box.xpath('.//div[@]').extract()[0].strip()
      regexp = re.compile(r'<[^>]+>', re.S)
      item['newsContent'] = regexp.sub('',item['newsContent'])  # delete templates <>

      # 索引构建flag
      item['indexed'] = 'False'

      # yield it
      yield item

```

5.2 宽度优先搜索爬取

爬虫基于宽度优先搜索，对 http://www.view.sdu.edu.cn/ 区段的网址进行爬取，并将 http://www.view.sdu.edu.cn/info/ 区段的新闻内容提取出来。

```python

settings.py

先进先出，广度优先

DEPTH_PRIORITY = 1 SCHEDULER_DISK_QUEUE = 'scrapy.squeue.PickleFifoDiskQueue' SCHEDULER_MEMORY_QUEUE = 'scrapy.squeue.FifoMemoryQueue' ```

5.3 二分法去重

所有已经爬取过的网址都会以MD5特征的形式顺序存储在list中，当获取新的url时，通过二分法查找list中是否存在该url的特征值，以达到去重的目的。

Scrapy库自带了查重去重的功能，但为了保证效率，自行编写了二分法去重，但并未关闭scrapy库自带的去重功能。

```python

spider.py

md5 check

md5_url = self.md5(real_url) if self.binary_md5_url_search(md5_url) > -1: # 二分法查找存在当前MD5 pass else: self.binary_md5_url_insert(md5_url) # 二分法插入当前MD5 self.destination_list.append(real_url) # 插入爬虫等待序列 yield scrapy.Request(real_url, callback=self.parse, errback=self.errback_httpbin) ```

5.4 断点续爬

每爬取一定次数后都会将当前爬虫状态存储在pause文件夹下，重新运行爬虫时会继续上一次保存的断点进行爬取。Scrapy有自带的断点续爬功能（在settings.py中设置），但貌似在Pycharm中行不通。

```python

spider.py

counter++，并在合适的时候保存断点

def counter_plus(self): print('待爬取网址数：' + (str)(len(self.destination_list))) # 断点续爬功能之保存断点 if self.counter % self.save_frequency == 0: # 爬虫经过save_frequency次爬取后 print('Rayiooo：正在保存爬虫断点....') 

    f = open('./pause/response.seen', 'wb')
    pickle.dump(self.url_md5_seen, f)
    f.close()

    f = open('./pause/response.dest', 'wb')
    pickle.dump(self.destination_list, f)
    f.close()

    self.counter = self.save_frequency

self.counter += 1  # 计数器+1

```

5.5 数据存入MongoDB

关系类数据库不适用于爬虫数据存储，因此使用非关系类数据库MongoDB。数据库可以用可视化工具方便查看，例如Mongo Management Studio。

```python

pipelines.py

class MongoDBPipeline(object): def init (self): host = settings["MONGODB_HOST"] port = settings["MONGODB_PORT"] dbname = settings["MONGODB_DBNAME"] sheetname = settings["MONGODB_SHEETNAME"] # 创建MONGODB数据库链接 client = pymongo.MongoClient(host=host, port=port) # 指定数据库 mydb = client[dbname] # 存放数据的数据库表名 self.post = mydb[sheetname] 

def process_item(self, item, spider):
    data = dict(item)
    # self.post.insert(data)    # 直接插入的方式有可能导致数据重复
    # 更新数据库中的数据，如果upsert为Ture，那么当没有找到指定的数据时就直接插入，反之不执行插入
    self.post.update({'newsUrlMd5': item['newsUrlMd5']}, data, upsert=True)
    return item

```

6 索引构建特性

索引构建代码位于 indexbuilder/ 目录下。

6.1 断点续构

构建倒排索引的过程比较缓慢，每小时只能构建10000条新闻的索引，因此在索引构建时及时存储新构建的索引，以保证能够断点续构。

6.2 中文分词

Whoosh自带的Analyzer分词仅针对英文文章，而不适用于中文。从jieba库中引用的ChineseAnalyzer保证了能够对Documents进行中文分词。同样，ChineseAnalyzer在search时也能够对中文查询query提取关键字并进行搜索。

```python

index_builder.py

from jieba.analyse import ChineseAnalyzer

analyzer = ChineseAnalyzer()

创建索引模板

schema = Schema( newsId=ID(stored=True), newsTitle=TEXT(stored=True, analyzer=analyzer), newsUrl=ID(stored=True), newsClick=NUMERIC(stored=True, sortable=True), newsPublishTime=TEXT(stored=True), newsContent=TEXT(stored=False, analyzer=analyzer), # 文章内容太长了，不存 ) ```

6.3 Query类提供搜索API

Query类自动执行了从index索引文件夹中取倒排索引来执行搜索，并返回一个结果数组。

```python

query.py

if name == ' main ': q = Query() q.standard_search('软件园校区') ```

7 搜索引擎特性

搜索引擎代码位于 searchengine/ 目录下。

7.1 Django搭建Web界面

Django适合Web快速开发。result页面继承了main页面，搜索结果可以按照result中的指示显示在页面中。在django模板继承下，改变main.html中的页面布局，result.html的布局也会相应改变而不必使用Ctrl+c、Ctrl+v的方式改变。

```python

view.py

def search(request): res = None if 'q' in request.GET and request.GET['q']: res = q.standard_search(request.GET['q']) # 获取搜索结果 c = { 'query': request.GET['q'], 'resAmount': len(res), 'results': res, } else: return render_to_response('main.html') 

return render_to_response('result.html', c) # 展示搜索结果

```

7.2 搜索迅速

第一次搜索时，可能因为倒排索引index的取出时间较长而搜索缓慢，但一旦index取出，对于70000余条新闻的搜索将非常迅速，秒出结果。

参考资料

scrapy爬虫框架入门实例

笔记：scrapy爬取的数据存入MySQL，MongoDB

搜索那些事 - 用Golang写一个搜索引擎(0x00) --- 从零开始（分享自知乎网）

Whoosh + jieba 中文检索

利用whoosh对mongoDB的中文文档建立全文检索

Django 创建第一个项目

Django模板系统(非常详细)

参考文献

  • 基于WEB标准的网络课程设计与开发——应用XML语言开发“小学科学课程教法指导”网络课程（华中科技大学·韩济民）
  • 课程及成绩管理系统的设计与实现（厦门大学·赵超）
  • 基于J2EE架构的教学资源库管理的设计与实现（电子科技大学·刘元明）
  • 面向金融类课程的知识图谱的设计与构建（西安电子科技大学·叶航）
  • 基于偏好的教育推荐系统的业务逻辑设计（中南大学·）
  • 基于Django的课程推荐系统的设计与实现（华中科技大学·羊雪玲）
  • 基于JavaEE和XML的分布式信息检索系统设计与实现（山东大学·牛拥军）
  • 基于B/S架构的教学资源管理系统设计与实现（河北科技大学·吴丽英）
  • 基于PBL的初中Python教学案例开发与应用研究（佛山科学技术学院·刘星成）
  • 基于J2EE的研究生院信息平台设计与实现（大连理工大学·侯少龙）
  • 面向中小学教育资源的网络爬虫的研究与设计（中央民族大学·郑名达）
  • 基于设计型学习的初中Python编程课例设计与应用研究（佛山科学技术学院·王颖）
  • 基于WEB标准的网络课程设计与开发——应用XML语言开发“小学科学课程教法指导”网络课程（华中科技大学·韩济民）
  • 开放网络学习环境中的推荐系统研究（安徽大学·方菲）
  • 基于J2EE的研究生院信息平台设计与实现（大连理工大学·侯少龙）

本文内容包括但不限于文字、数据、图表及超链接等）均来源于该信息及资料的相关主题。发布者：毕业设计驿站 ，原文地址：https://bishedaima.com/yuanma/35552.html

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