手把手教你使用Flask搭建ES搜索引擎(预备篇)

/1 前言/

Elasticsearch 是一个开源的搜索引擎，建立在一个全文搜索引擎库 Apache Lucene™ 基础之上。

那么如何实现 Elasticsearch和 Python 的对接成为我们所关心的问题了 (怎么什么都要和 Python 关联啊)。

/2 Python 交互/

所以，Python 也就提供了可以对接 Elasticsearch的依赖库。

1pip install elasticsearch  
2

初始化连接一个 Elasticsearch 操作对象。

1def __init__(self, index_type: str, index_name: str, ip="127.0.0.1"):  
2  
3    # self.es = Elasticsearch([ip], http_auth=('username', 'password'), port=9200)  
4    self.es = Elasticsearch("localhost:9200")  
5    self.index_type = index_type  
6    self.index_name = index_name  
7

默认端口 9200，初始化前请确保本地已搭建好 Elasticsearch的所属环境。

根据 ID 获取文档数据

1def get_doc(self, uid):  
2    return self.es.get(index=self.index_name, id=uid)  
3

插入文档数据

1def insert_one(self, doc: dict):  
2    self.es.index(index=self.index_name, doc_type=self.index_type, body=doc)  
3  
4def insert_array(self, docs: list):  
5    for doc in docs:  
6        self.es.index(index=self.index_name, doc_type=self.index_type, body=doc)  
7

搜索文档数据

1def search(self, query, count: int = 30):  
2    dsl = {  
3        "query": {  
4            "multi_match": {  
5                "query": query,  
6                "fields": ["title", "content", "link"]  
7            }  
8        },  
9        "highlight": {  
10            "fields": {  
11                "title": {}  
12            }  
13        }  
14    }  
15    match_data = self.es.search(index=self.index_name, body=dsl, size=count)  
16    return match_data  
17  
18def __search(self, query: dict, count: int = 20): # count: 返回的数据大小  
19    results = []  
20    params = {  
21        'size': count  
22    }  
23    match_data = self.es.search(index=self.index_name, body=query, params=params)  
24    for hit in match_data['hits']['hits']:  
25        results.append(hit['_source'])  
26  
27    return results  
28

删除文档数据

1def delete_index(self):  
2    try:  
3        self.es.indices.delete(index=self.index_name)  
4    except:  
5        pass  
6

好啊，封装 search 类也是为了方便调用，整体贴一下。

1from elasticsearch import Elasticsearch  
2  
3  
4class elasticSearch():  
5  
6    def __init__(self, index_type: str, index_name: str, ip="127.0.0.1"):  
7  
8        # self.es = Elasticsearch([ip], http_auth=('elastic', 'password'), port=9200)  
9        self.es = Elasticsearch("localhost:9200")  
10        self.index_type = index_type  
11        self.index_name = index_name  
12  
13    def create_index(self):  
14        if self.es.indices.exists(index=self.index_name) is True:  
15            self.es.indices.delete(index=self.index_name)  
16        self.es.indices.create(index=self.index_name, ignore=400)  
17  
18    def delete_index(self):  
19        try:  
20            self.es.indices.delete(index=self.index_name)  
21        except:  
22            pass  
23  
24    def get_doc(self, uid):  
25        return self.es.get(index=self.index_name, id=uid)  
26  
27    def insert_one(self, doc: dict):  
28        self.es.index(index=self.index_name, doc_type=self.index_type, body=doc)  
29  
30    def insert_array(self, docs: list):  
31        for doc in docs:  
32            self.es.index(index=self.index_name, doc_type=self.index_type, body=doc)  
33  
34    def search(self, query, count: int = 30):  
35        dsl = {  
36            "query": {  
37                "multi_match": {  
38                    "query": query,  
39                    "fields": ["title", "content", "link"]  
40                }  
41            },  
42            "highlight": {  
43                "fields": {  
44                    "title": {}  
45                }  
46            }  
47        }  
48        match_data = self.es.search(index=self.index_name, body=dsl, size=count)  
49        return match_data  
50

尝试一下把 Mongodb 中的数据插入到 ES 中。

1import json  
2from datetime import datetime  
3import pymongo  
4from app.elasticsearchClass import elasticSearch  
5  
6client = pymongo.MongoClient('127.0.0.1', 27017)  
7db = client['spider']  
8sheet = db.get_collection('Spider').find({}, {'_id': 0, })  
9  
10es = elasticSearch(index_type="spider_data",index_name="spider")  
11es.create_index()  
12  
13for i in sheet:  
14    data = {  
15            'title': i["title"],  
16            'content':i["data"],  
17            'link': i["link"],  
18            'create_time':datetime.now()  
19        }  
20  
21    es.insert_one(doc=data)  
22

到 ES 中查看一下，启动 elasticsearch-head 插件。

如果是 npm 安装的那么 cd 到根目录之后直接 npm run start 就跑起来了。

本地访问 http://localhost:9100/

发现新加的 spider 数据文档确实已经进去了。

/3 爬虫入库/

要想实现 ES 搜索，首先要有数据支持，而海量的数据往往来自爬虫。

为了节省时间，编写一个最简单的爬虫，抓取百度百科。

简单粗暴一点，先递归获取很多很多的 url 链接

1import requests  
2import re  
3import time  
4  
5exist_urls = []  
6headers = {  
7    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/62.0.3202.62 Safari/537.36',  
8}  
9  
10def get_link(url):  
11    try:  
12        response = requests.get(url=url, headers=headers)  
13        response.encoding = 'UTF-8'  
14        html = response.text  
15        link_lists = re.findall('.*?<a target=_blank href="/item/([^:#=<>]*?)".*?</a>', html)  
16        return link_lists  
17    except Exception as e:  
18        pass  
19    finally:  
20        exist_urls.append(url)  
21  
22  
23# 当爬取深度小于10层时，递归调用主函数，继续爬取第二层的所有链接  
24def main(start_url, depth=1):  
25    link_lists = get_link(start_url)  
26    if link_lists:  
27        unique_lists = list(set(link_lists) - set(exist_urls))  
28        for unique_url in unique_lists:  
29            unique_url = 'https://baike.baidu.com/item/' + unique_url  
30  
31            with open('url.txt', 'a+') as f:  
32                f.write(unique_url + '\n')  
33                f.close()  
34        if depth < 10:  
35            main(unique_url, depth + 1)  
36  
37if __name__ == '__main__':  
38    start_url = 'https://baike.baidu.com/item/%E7%99%BE%E5%BA%A6%E7%99%BE%E7%A7%91'  
39    main(start_url)

把全部 url 存到 url.txt 文件中之后，然后启动任务。

1# parse.py
2from celery import Celery
3import requests
4from lxml import etree
5import pymongo
6app = Celery('tasks', broker='redis://localhost:6379/2')
7client = pymongo.MongoClient('localhost',27017)
8db = client['baike']
9@app.task
10def get_url(link):
11    item = {}
12    headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_9_2) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/34.0.1847.131 Safari/537.36'}
13    res = requests.get(link,headers=headers)
14    res.encoding = 'UTF-8'
15    doc = etree.HTML(res.text)
16    content = doc.xpath("//div[@class='lemma-summary']/div[@class='para']//text()")
17    print(res.status_code)
18    print(link,'\t','++++++++++++++++++++')
19    item['link'] = link
20    data = ''.join(content).replace(' ', '').replace('\t', '').replace('\n', '').replace('\r', '')
21    item['data'] = data
22    if db['Baike'].insert(dict(item)):
23        print("is OK ...")
24    else:
25        print('Fail')

run.py 飞起来

1from parse import get_url  
2  
3def main(url):  
4    result = get_url.delay(url)  
5    return result  
6  
7def run():  
8    with open('./url.txt', 'r') as f:  
9        for url in f.readlines():  
10            main(url.strip('\n'))  
11  
12if __name__ == '__main__':  
13    run()

黑窗口键入

1celery -A parse worker -l info -P gevent -c 10  
2

哦豁 !! 你居然使用了 Celery 任务队列，gevent 模式，-c 就是10个线程刷刷刷就干起来了，速度杠杠的！！

啥？分布式？那就加多几台机器啦，直接把代码拷贝到目标服务器，通过 redis 共享队列协同多机抓取。

这里是先将数据存储到了 MongoDB 上(个人习惯)，你也可以直接存到 ES 中，但是单条单条的插入速度堪忧(接下来会讲到优化，哈哈)。

使用前面的例子将 Mongo 中的数据批量导入到 ES 中，OK !!!

到这一个简单的数据抓取就已经完毕了。

好啦，现在 ES 中已经有了数据啦，接下来就应该是 Flask web 的操作啦，当然，Django，FastAPI 也很优秀。嘿嘿，你喜欢！！

关于FastAPI 的文章可以看这个系列文章：

1、（入门篇）简析Python web框架FastAPI——一个比Flask和Tornada更高性能的API 框架

2、（进阶篇）Python web框架FastAPI——一个比Flask和Tornada更高性能的API 框架

3、（完结篇）Python web框架FastAPI——一个比Flask和Tornada更高性能的API 框架

/4 Flask 项目结构/

这样一来前期工作就差不多了，接下来剩下的工作主要集中于 Flask 的实际开发中，蓄力中！！

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手把手教你使用Flask搭建ES搜索引擎(预备篇)

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