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MicroSearch. 순위 및 요약
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MicroSearch. 설명
microSearch는 작은 파이썬 검색 라이브러리입니다. 가장자리의 펀더멘털을 가르치는 학습 도구가되는 것으로 의도 된 학습 도구가되어 있습니다. Python 앱으로 삽입 할 수 있도록 유용합니다. Lucene.Part의 복잡한 것으로 뭔가를 원하지 않는 것 / 필요합니다. 2012 년 Pycon talk - https://us.presentation/66/usageExample:Import microSearch # 인스턴스를 작성하여 데이터가 저장 해야하는 위치로 가리키는 = microSearch.microsearch ( '/ tmp / microSearch) ') # index ('email_1 ', {'text ': "Peter, \ n \ Ni'm 내일 첫 번째 일이 필요합니다. 그리고 책상을 정리하십시오! \ N \ nlumbergh "}) ms.index ( 'email_2', { 'text': '모두, \ n \ n \ n \ mmm-my red n \ n \ nmm-mm-my red stapler가 누락되었습니다. HH- an-an-an note in is in the \ n \ nmilton '}) ms.index ('email_3 ', {'text ': "Peter, \ N \ Nyeah, 나는 당신이 토요일에 오는 것을 필요로 할 것입니다. 그 보고서를 잊지 마십시오. \ n \ nlumbergh"} ) ms.Index ( 'email_4', { 'text': '관리가되는 것에 대해 어떻게 생각하십니까? \ n \ n bobs'}) # it.ms.search ( 'Peter')에서 검색 Ms.Search ( 'TPS Report') 단점은 다른 사람들이 배울 수 있도록 도와줍니다. 완전한 테스트 범위가 있지만 생산 용도에 적합하지 않을 수도 있습니다. 실제 코드에서 사용하지 않을 수있는 이유는 다음과 같습니다. - 동시성 지원 없음 파일로 원자로 작동하려고 시도하지만 잠금 장치가 없으므로 프로세스간에 겹치는 쓸 수 있습니다 .- 스레드 안전? 모든 것이 인스턴스에 있습니다. 그러나 스레딩으로 광범위하게 테스트하지는 않았지만 기존 문서가 변경되거나 삭제되면 문서를 삭제할 수없는 지원이 없습니다. 색인에 삭제되는 부실 데이터가 인덱스 디렉토리를 멀리 떨어 뜨릴 것입니다. 문서를 밖으로 나가서 다시 연결하는 것 : / - 전체 포터 또는 눈덩이 줄기 작성을 작성하는 것은이 도서관의 요구를 초과하는 것입니다. 규모의 성능에 대한 단서가 없기 때문에 이것은 개념의 증명 및 학습 도구이기 때문에 지원됩니다. 루센하지! Enron Corpus의 첫 번째 1.2K 문서에서 2011 년 MBP를 사용하면 다음과 같이 ~ 1 개의 문서에서 꽤 느려집니다. 검색은 쿼리 당 ~ 0.007 초 당 꽤 빠릅니다. 색인 생성시 10MB가 10MB 초과되지 않음, 스크립트 소스 repo in enron_bench.py.running testswith 소스 체크 아웃, 실행 : python 2 : python -m unittest2 testsin python 3 : python -m unittestests는 파이썬 2.7 및 파이썬 3.2. 제품의 홈페이지 아래에서 항상 전달되어야합니다.
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