使用Redis进行搜索

文章目录


构建反向索引

在Begin-End区域编写 tokenize(content) 函数,实现文本标记化的功能,具体参数与要求如下:

方法参数 content 为待标记化的文本;

文本标记的实现:使用正则表达式提取全小写化后的文本中长度 >= 2 的英文单词,并将这些标记词依次记录到标记词集合中;

返回标记词的实现:返回(return)标记词集合。

编写 index_document(content) 函数,实现构建反向索引的功能,具体参数与要求如下:

方法参数 content 为待构建索引的文本;

分配文本序号的实现:对计数器content:id递增1,并将递增后的值作为该文本的序号;

记录文本全文的实现:将文本作为值,上一步的序号做为域存入到哈希键 contents 中;

获取文本标记词的实现:使用 tokenize 方法获取该文本的所有标记词;

建立索引的实现:遍历所有标记词,使用事务一次性对每个word创建一个名为keyword:{word}的集合,并将该文本的序号加入到该集合中。

代码如下:

c 复制代码
#!/usr/bin/env python
#-*- coding:utf-8 -*-

import re
import redis

conn = redis.Redis()

# 文本序列化
def tokenize(content):
    # 请在下面完成要求的功能
    #********* Begin *********#
    words = re.findall(r'\b[a-z]{2,}\b', content.lower())
    return set(words)
    #********* End *********#

# 创建文本的反向索引
def index_document(content):
    # 请在下面完成要求的功能
    #********* Begin *********#
    doc_id = conn.incr("content:id")
    conn.hset("contents", doc_id, content)
    words = tokenize(content)
    for word in words:
        pipe = conn.pipeline(True)
        key = "keyword:" + word
        pipe.sadd(key, doc_id)
        pipe.execute()
    #********* End *********#

相关推荐
ltl5 小时前
学习型查询优化器:Neo、Bao、Balsa 与 LLM-CBO
数据库
ltl5 小时前
持久内存退场之后:ZNS SSD 与下一代非易失内存
数据库
故乡dee云8 小时前
AWS 产品太多不会选?按“网站、数据库、文件、日志”4 类需求快速匹配
数据库·云计算·aws
曹牧9 小时前
C#:问号
前端·数据库·c#
奇树谦10 小时前
《现代 Key-Value 数据库原理:从 B+Tree 到 LSM Tree》-第五篇:现代数据库横向对比
数据库·lsm-tree
李白客10 小时前
分布式集群与数据库产业:从单机到集群的架构跃迁与市场重构
数据库·分布式·架构
福大大架构师每日一题10 小时前
Redis 8.10.0 正式发布:紧凑哈希、批量导入、备份恢复、流与时序能力全面升级
数据库·redis·哈希算法
雨晨源码(同名B站)11 小时前
基于深度学习YoloV11农业病害虫害检测系统 智慧农业信息化综合管理平台 (附源码+lw文档+ppt)
数据库·人工智能·深度学习·yolo·信息可视化
DBA小马哥12 小时前
向量数据库入门到进阶:Embedding、ANN算法与RAG落地的关键术语
数据库·算法·embedding
云和数据.ChenGuang12 小时前
fastapi项目拆分实战数据模型
java·服务器·数据库·人工智能·深度学习·fastapi·强化学习