问题

Whoosh是python中解决索引查找的模块，在讨论索引查找的文章已经对有关索引查找进行了阐述，此处详细说明Whoosh模块的应用。

思路说明

Whoosh的安装

这里有详细内容

whoosh的使用步骤

whoosh在应用上划分三个步骤：

建立索引和模式对象
写入索引文件
搜索

下面依次阐述各步骤

建立索引和模式对象

建立索引模式

使用Whoosh的第一步就是要建立索引对象。首先要定义索引模式，以字段的形式列在索引中。例如：

>>> from whoosh.fields import *
>>> schema = Schema(title=TEXT, path=ID, content=TEXT)

title/path/content就是所谓的字段。每个字段对应索引查找目标文件的一部分信息，上面的例子中就是建立索引的模式：索引内容包括title/path/content。一个字段建立了索引，意味着它能够被搜索；也能够被存储，意味着返回结果。例如上面的例子，可以写成：

>>> schema = Schema(title=TEXT(stored=True), path=ID(stored=True), content=TEXT)

这里在某些字段后面添加了(stored=True)，意味着将返回该字段的搜索结果。

以上就建立好了索引模式，不需要重复建立索引模式，因为一旦此模式建立，将随索引保存。

在生产过程中，如果你愿意，还可以建立一个类用于建立索引模式。如下例子：

from whoosh.fields import SchemaClass, TEXT, KEYWORD, ID, STORED
class MySchema(SchemaClass):
    path = ID(stored=True)
    title = TEXT(stored=True)
    content = TEXT
    tags = KEYWORD

索引字段类型

在上例中，title=TEXT，title是字段名称，后面的TEXT是该字段的类型。这两个分别说明了索引内容和查找对象类型。whoosh有如下字段类型，供建立所以模式使用。

whoosh.fields.ID:仅能为一个单元值，即不能分割为若干个词，通常用于诸如文件路径，URL，日期，分类。
whoosh.fields.STORED:该字段随文件保存，但是不能被索引，也不能被查询。常用于显示文件信息。
whoosh.fields.KEYWORD:用空格或者逗号（半角）分割的关键词，可被索引和搜索。为了节省空间，不支持词汇搜索。
whoosh.fields.TEXT:文件的文本内容。建立文本的索引并存储，支持词汇搜索。
whoosh.fields.NUMERIC:数字类型，保存整数或浮点数。
whoosh.fields.BOOLEAN:布尔类值
whoosh.fields.DATETIME:时间对象类型

关于索引字段类型的更多内容，请看这里.

建立索引存储目录

索引模式建立之后，还要建立索引存储目录。如下：

import os.path
from whoosh.index import create_in
from whoosh.index import open_dir
if not os.path.exists('index'):     #如果目录index不存在则创建
    os.mkdir('index') 
ix = create_in("index",schema)      #按照schema模式建立索引目录
ix = open_dir("index")　            #打开该目录一遍存储索引文件

上例中，用create_in创建一个具有前述索引模式的索引存储目录对象，所有的索引将被保存在该目录（index）中。

之后，用open_dir打开这个目录。

第一步到此结束。

把上面的代码整理一下，供参考：

import os.path
from whoosh import fields
from whoosh import index
schema = fields.Schema(title=TEXT(stored=True), path=ID(stored=True), content=TEXT)
if not os.path.exists("index"):
    os.mkdir("index")
ix = index.create_in("index",schema)
ix = index.open_dir("index")

写索引文件

下面开始写入索引内容，过程如下：

writer = ix.writer()
writer.add_document(title=u"my document", content=u"this is my document", path=u"/a", tags=u"firlst short", icon=u"/icons/star.png")
writer.add_document(title=u"my second document", content=u"this is my second document", path=u"/b", tags=u"second short", icon=u"/icons/sheep.png")
writer.commit()

特别注意：

字段的值必须是unicode类型
不是每个字段都必须赋值

更多的内容，请参考：如何索引文件官方文档

搜索

开始搜索，需要新建立一个对象，如：

searcher = ix.searcher()

一般来讲，不是这么简单地，建立对象相当于开始搜索，完事之后要关闭，所以在实战中，常常写成：

withe ix.searcher() as searcher:
    (do somthing)

或者写成（与上面的等效):

try:
    searcher = ix.searcher()
    (do somthing)
finally:
    searcher.close()

接下来就开始搜索了，以搜索content为例：

from whoosh.qparser import QueryParser
with ix.searcher() as searcher:
    query = QueryParser("content",ix.schema).parse("second")
    result = searcher.search(query)
    results[0]

返回显示：

{"title":u"my second document","path":u"/a"}

前面已经将上述两个字段设置为stored=True.

中文分词

中文分词中，结巴分词是不错的。以下两个内容解决中文分析问题：

索引查找之Whoosh使用详解

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