一个搜索引擎的实现流程也许为：首先获取海量的数据，整理成统一的花样，然后交给索引程序确立索引，当索引确立好后，就可以举行搜索。简而言之就是：数据获取->数据检索->数据搜索

0x1数据获取

数据获取也许有如下两种：

• 爬虫定期获取：凭据网站特征，写爬虫规则，定期获取想要的文章数据
• 网站自动推送：网站拥有者自动向搜索引擎提交文章数据

搜索引擎的初期数据获取一样平常只能接纳爬虫定期获取，当搜索引擎对照普遍使用(如谷歌、百度等)，才会有许多网站拥有者自动推送。

0x1.1爬取站点

信息平安文章的站点，可以分为三类

• 平安社区：先知社区、平安客、嘶吼、freebuf、平安脉搏、91ri、看雪论坛、乌云知识库等
• 创作社区：博客园、csdn、简书、知乎、腾讯云社区等
• 小我私家博客：hexo主题博客、wordpress博客等

0x1.2爬取方式

在爬取之前，先弄清一下爬取的需求，每篇文章需要获取公布日期、作者、题目、正文内容、文章链接、网站域名。接着对文章重复的判断，这里主要是凭据文章链接的唯一性来判断是否重复，固然有的文章可能会在多处揭晓，存在一小部分的重复文章，最后凭据每个网站特点，写定制化爬虫。

爬取的方式可以分为两种，一种是凭据网站页面特征来爬取，一种是请求数据接口来爬取。本次爬虫使用的 python 的 Scrapy 框架来演示。

0x1.2.1 网页特征

通过考察 HTML 页面，先确定一下要爬取信息所在的位置，然后看一下该位置所处的 DOM 路径、标签元素、属性元素，找到能准确获取该信息的方式。以 hexo 的 next 主题博客为例，这个主题照样挺多师傅使用的。

爬取思绪：
(1). 爬取当前页面的所有文章链接
(2). 对页面中的每个文章链接举行爬取,获得文章相关信息
(3). 当前页面爬取完后，获取“下一页”,再从步骤(1)爬取

获取链接

获取文章信息

获得下一页面

在Scrapy 中可以使用 Scrapy shell 调试

scrapy shell article_url

Scrapy中的Spider代码如下

import scrapy
from urllib import parse
from crawlersec.items import CrawlersecItem
from crawlersec.util import html_entity
class SiHouSpider(scrapy.Spider):
    name="hexo_next"
    start_urls = ["https://chybeta.github.io/"]
    def parse(self, response):
        urls=response.xpath("//a[@class='post-title-link']/@href").extract()，获得页面的所有文章链接
        for i in range(len(urls)):
            absolute_url=parse.urljoin(response.url,urls[i])
            yield scrapy.Request(url=absolute_url, callback=self.parse_text)
        next_page=response.xpath("//a[@class='extend next']/@href").extract_first()
        if next_page:，获取下一页页面
            absolute_url = parse.urljoin(response.url, next_page)
            yield scrapy.Request(url=absolute_url, callback=self.parse)
    def parse_text(self,response):，获取文章的相关信息
        item=CrawlersecItem()
        item['url']=response.url
        item['title']=html_entity(response.css(".post-title::text").extract_first().strip())
        item['author']=get_author_by_url(response.url)
        item['date']=response.xpath("//time/text()").extract_first().strip()
        content=""
        for text in response.xpath("//div[@class='post-body']//text()").extract():
            content +="".join(text.split())
        content=html_entity(content)
        item['content']=content
        item['domain']=list(parse.urlparse(response.url))[1]
        yield item
def get_author_by_url(url):
    authors = {"chybeta.github.io": "chybeta"}
    return authors[list(parse.urlparse(url))[1]]

0x1.2.2 数据接口

有些站点的文章信息是从数据接口请求而来，恰好可以直接请求数据接口获取文章的信息。例如平安客的文章：

平安客的网站结构是相对对照复杂，但点击加载更多，发现文章信息是通过请求数据接口得来的。
数据接口为

https://api.anquanke.com/data/v1/posts?size=20&page=1

爬取思绪为：
(1).首先获取当前数据分页中每条数据文章题目、文章id、公布日期、作者
(2).将获取的文章id，都加上https://www.anquanke.com/post/id/，获得文章链接，请求文章链接获取正文内容
(3).获取下一数据分页，重复步骤(1)

Scrapy中的Spider代码如下

import scrapy
from urllib import parse
import simplejson
from crawlersec.items import CrawlersecItem
from crawlersec.util import html_entity
class AnquankeSpider(scrapy.Spider):
    name="anquanke"
    allowed_domains=["anquanke.com"]
    base_url="https://www.anquanke.com/"
    start_urls=["https://api.anquanke.com/data/v1/posts?size=20"]
    def parse(self,response):
        prefix_url="https://www.anquanke.com/post/id/"
        res=simplejson.loads(response.text)
        posts=res['data']
        for post in posts:
            item=CrawlersecItem()
            item['author']=post['author']['nickname']
            item['date']=post['date']
            item['title'] = post['title']
            url=prefix_url+str(post['id'])
            item['url']=url
            item['domain']=list(parse.urlparse(self.base_url))[1]
            yield scrapy.Request(url=url,meta={'article_item':item},callback=self.parse_text)
        next_url=res['next']
        if next_url:
            yield scrapy.Request(url=next_url,callback=self.parse)
    def parse_text(self,response):
        item=response.meta.get('article_item','')
        content=""
        for text in response.xpath("//text()").extract():
            content +="".join(text.split())
        content=html_entity(content)，HTML entity encoding
        item['content']=content
        print(item['content'])
        yield item

0x1.3 反爬计谋绕过

0x1.3.1 User-Agent

反爬计谋：网站在处置反爬的历程中，很常见的一种方式就是通过检测 User-agent 来拒绝非浏览器的接见。

绕过方式：可以维护一个 User-agent 组合列表，在发送请求时随机从列表中抽取一个，放入 Headers 请求头部里。

可以在 Scrapy 的 middlewares.py 中自界说 RandomUserAgentMiddleware 类，并作为Download Middleware 启用。Download Middware 是引擎和下载器的中间件，每个 Request 在爬取之前都市挪用其中开启的类，从而对 Request 举行一定的处置，在这里对每个请求加上随机的User-Agent

class RandomUserAgentMiddleware(object):
    def process_request(self, request, spider):
        rand_use  = random.choice(USER_AGENT_LIST)
        if rand_use:
            request.headers.setdefault('User-Agent', rand_use)

在 Scrapy 的 setting.py 中界说 USER_AGENT_LIST

USER_AGENT_LIST=[
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.1 (KHTML, like Gecko) Chrome/22.0.1207.1 Safari/537.1",
    "Mozilla/5.0 (X11; CrOS i686 2268.111.0) AppleWebKit/536.11 (KHTML, like Gecko) Chrome/20.0.1132.57 Safari/536.11",
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/536.6 (KHTML, like Gecko) Chrome/20.0.1092.0 Safari/536.6",
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2) AppleWebKit/536.6 (KHTML, like Gecko) Chrome/20.0.1090.0 Safari/536.6",
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2; WOW64) AppleWebKit/537.1 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.77.34.5 Safari/537.1",
    "Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/536.5 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1084.9 Safari/536.5",
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.0) AppleWebKit/536.5 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1084.36 Safari/536.5",
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/536.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1063.0 Safari/536.3",
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 5.1) AppleWebKit/536.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1063.0 Safari/536.3",
    "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 5.1; Trident/4.0; SE 2.X MetaSr 1.0; SE 2.X MetaSr 1.0; .NET CLR 2.0.50727; SE 2.X MetaSr 1.0)",
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2) AppleWebKit/536.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1062.0 Safari/536.3",
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/536.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1062.0 Safari/536.3",
    "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 5.1; 360SE)",
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/536.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1061.1 Safari/536.3",
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1) AppleWebKit/536.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1061.1 Safari/536.3",
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2) AppleWebKit/536.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1061.0 Safari/536.3",
    "Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/535.24 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1055.1 Safari/535.24",
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2; WOW64) AppleWebKit/535.24 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1055.1 Safari/535.24"
]

在 setting.py 的 Download Middware 参数设置中添加界说的类

DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
    'crawlersec.middlewares.CrawlersecDownloaderMiddleware': 543,
    'crawlersec.middlewares.RandomUserAgentMiddleware': 400,

}

0x1.3.2 IP限制

反爬计谋：统一 IP 接见网站过于频仍，就会对该 IP 举行限制，短时间内无法接见。
绕过方式：
1.维护一个 IP 署理池，每次请求随机使用 一个 IP 署理
2.调小爬虫的线程并发数，或每次请求后，设置一个短时间暂停

这里就从一些免费的站点中获取一些 IP,并保留在 proxies.py 文件中
如 www.xiladaili.com 站点

import scrapy
import requests

class SeeBugSpider(scrapy.Spider):
    name="proxy"
    allowed_domains=["www.xiladaili.com"]
    base_url="http://www.xiladaili.com/"
    def start_requests(self):
        tmp_url="http://www.xiladaili.com/gaoni/{}/"
        f = open('proxies.txt', "r+")
        f.truncate()
        for i in range(2,200):，数字可查看官网链接
            yield scrapy.Request(url=tmp_url.format(i),callback=self.parse)
    def parse(self,response):
        proxy_list=response.xpath("//tbody//tr/td/text()").extract()
        for i in range(0,len(proxy_list),8):
            self.verify_one_proxy(proxy_list[i+1],proxy_list[i])

    def verify_one_proxy(self,protocol,url):
        schema = 'https' if 'https' in protocol else 'http'
        proxies = {schema: url}
        print(proxies)
        try:
            if requests.get('https://www.baidu.com/', proxies=proxies, timeout=2).status_code == 200:
                with open('./proxies.txt', 'a+',encoding='utf-8') as f:
                    f.write(schema+"://"+url+"\n")
        except:
            pass

在 Scrapy 的 middlewares.py 中界说一个 ProxyMiddleWare 类

,

币游官网_9cx.net

欢迎进入币游官网（币游国际官网），币游官网：www.9cx.net开放币游网址访问、币游会员注册、币游 *** 申请、币游电脑客户端、币游手机版下载等业务。

,

class ProxyMiddleWare(object):
    """docstring for ProxyMiddleWare"""
    def process_request(self, request, spider):
        '''对request工具加上proxy'''
        proxy = self.get_random_proxy()
        print("this is request ip:" + proxy)
        request.meta['proxy'] = proxy
    def process_response(self, request, response, spider):
        '''对返回的response处置'''
        ， 若是返回的response状态不是200,重新天生当前request工具
        if response.status != 200:
            proxy = self.get_random_proxy()
            print("this is response ip:" + proxy)
            ， 对当前request加上署理
            request.meta['proxy'] = proxy
            return request
        return response

    def get_random_proxy(self):
        '''随机从文件中读取proxy'''
        while 1:
            with open('./proxies.txt', 'r') as f:
                proxies = f.readlines()
            if proxies:
                break
            else:
                pass
                ，time.sleep(1)
        proxy = random.choice(proxies).strip()
        return proxy

在 setting.py 的 Download Middware 参数中添加设置的类

DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
    'crawlersec.middlewares.CrawlersecDownloaderMiddleware': 543,
    'crawlersec.middlewares.ProxyMiddleWare': 540,

}

0x1.3.3 Cookie

反爬计谋：文章需要登录后才气接见
绕过方式：
1.手动登录获取 Cookie,将 Cookie 添加到爬虫剧本中
2.模拟登录

0x1.3.4 Header

反爬计谋：网站的文章需要带特定的头部请求才气允许接见,如Referer等
绕过方式： 每次请求中添加需要的头部
例如：

headers={
                "X-Requested-With":"XMLHttpRequest",
                "Referer": "https://www.kanxue.com/"
            }
            yield scrapy.FormRequest(url=url,formdata=data,headers=headers,callback=self.parse)

0x2.数据检索

当数据爬取后，对数据确立倒排索引，利便我们快速搜索

0x2.1 倒排索引

倒排索引也称全文索引，检索程序对文章的每一个词确立一个索引，指明该词在文章中泛起的次数和位置，当用户查询时，检索程序就凭据事先确立的索引举行查找，并将查找的效果反馈给用户的检索方式。这个历程类似于通过字典中的检索字表查字的历程。

例如有两篇文章：
文章1内容：it is sunny today
文章2内容：today is rainy

1.首先取得关键字
文章1关键字：[it] [is] [sunny] [today]
文章2关键字：[today] [is] [rainy]
2.确立倒排索引
有了关键词后，就可以确立倒排索引了。上面的对应关系是：“文章号”对“文章中所有关键词”。倒排索引把这个关系倒过来，酿成: “关键词”对“拥有该关键词的所有文章号”。

关键词	文章号
it	1
is	1,2
sunny	1
today	1,2
rainy	2

通常仅知道关键词在哪些文章中泛起还不够，我们还需要知道关键词在文章中泛起次数和泛起的位置

关键词	文章号[泛起频率]	泛起位置
it	1[1]	1
is	1[1]	2
is	2[1]	2
sunny	1[1]	3
today	1[1]	4
today	2[1]	1
rainy	2[1]	3

实现时，将上面三列划分作为词典文件（Term Dictionary）、频率文件(frequencies)、位置文件 (positions)保留。其中词典文件不仅保留有每个关键词，还保留了指向频率文件和位置文件的指针，通过指针可以找到该关键字的频率信息和位置信息。

0x2.2 Elasticsearch

数据检索这里借助了 Elasticsearch。Elasticsearch的 Mapping 提供了对 Elasticsearch 中索引字段名及其数据类型的界说，还可以对某些字段添加特殊属性：该字段是否分词，是否存储，使用什么样的分词器等。

常用的数据类型(type)有：string、text、date等
Elaticsearch 的 mapping 样例如下，对文章链接、题目、作者、公布日期、正文内容、网站域名这六个字段指定检索方式

mappings = {
        "mappings": {
                "properties": {
                    "url": {
                        "type": "keyword"
                    },
                    "title": {
                        "type": "text",
                        " *** yzer": "ik_max_word",
                        "search_ *** yzer": "ik_max_word",
                        "fields": {
                            "keyword": {
                                "type": "keyword",
                                "ignore_above": 256
                            }
                        }
                    },
                    "author": {
                        "type": "text",
                        " *** yzer": "ik_max_word",
                        "search_ *** yzer": "ik_max_word",
                        "fields": {
                            "keyword": {
                                "type": "keyword",
                                "ignore_above": 256
                            }
                        }
                    },
                    "date": {
                        "type": "date",
                        "format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd||epoch_millis"

                    },
                    "content": {
                        "type": "text",
                        " *** yzer": "ik_max_word",
                        "search_ *** yzer": "ik_max_word"
                    },
                    "domain": {
                        "type": "text",
                        " *** yzer": "ik_max_word",
                        "search_ *** yzer": "ik_max_word",
                        "fields": {
                            "keyword": {
                                "type": "keyword",
                                "ignore_above": 256
                            }
                        }
                    }
                }


        }
    }

0x3 数据搜索

对数据检索完后，就可以搜索，然而若是搜索效果有一千个，甚至成千上万个呢？哪个又是您最想要的文章？

打开 google ,搜索 "web平安"，返回 518000000 条效果，好大的一个数字，在众多的搜索效果中，如何将最相关的放在最前面？

先简朴领会一下数据搜索的历程：
1.搜索字符串分词
对输入的 “web平安”举行分词：web 、平安、安、全
2.搜索字符串和文档的相关性盘算
首先，一个文档有许多词(Term)组成，如web、平安、安、全、等。
其次对于文档之间的关系，差别的 Term 主要性差别，好比对于本篇文档，“web、平安”就相对主要一些，“的、地、可”可能相对不主要一些。以是若是两篇文档都包罗“web、平安”，这两篇文档的相关性好一些，然而就算一篇文档包罗“的、地、可”，另一篇文档不包罗“的、地、可”，也不能影响两篇文档的相关性。

因而判断文档之间的关系，首先找出哪些词(Term)对文档之间的关系最主要，如“web、平安”,然后判断这些词(Term)之间的关系。

找出词(Term)对文档的主要性的历程称为盘算词的权重(Term weight)的历程。
盘算词的权重(Term weight)有两个参数，第一个是词(Term)，第二个是文档(Document)
判断词(Term)之间的关系从而获得文档相关性的历程应用一种叫做向量空间模子的算法(Vector Space Model)。

（1）盘算权重
影响一个词(Term)在一篇文档中的主要性主要有两个因素：

• Term Frequency (tf)：即此Term在此文档中泛起了若干次。tf 越大说明越主要。
• Document Frequency (df)：即有若干文档包罗次Term。df 越大说明越不主要。

词(Term)在文档中泛起的次数越多，说明此词(Term)对该文档越主要，如“web”这个词，在本文档中泛起的次数许多，说明本文档主要就是讲这方面的事的。然而在一篇文档中，“的”泛起的次数更多，就说明越主要吗？不是的，这是由第二个因素举行调整，第二个因素说明，有越多的文档包罗此词(Term), 说明此词(Term)太普通，不足以区分这些文档，因而主要性越低。
权重盘算公式如下：


（2）向量空间模子的算法(V *** )
我们把文档看作一系列词(Term)，每一个词(Term)都有一个权重(Term weight)，差别的词(Term)凭据自己在文档中的权重来影响文档相关性的打分盘算。
于是我们把所有此文档中词(term)的权重(term weight) 看作一个向量。
Document = {term1, term2, …… ,term N}
Document Vector = {weight1, weight2, …… ,weight N}
同样我们把查询语句看作一个简朴的文档，也用向量来示意。
Query = {term1, term 2, …… , term N}
Query Vector = {weight1, weight2, …… , weight N}
我们把所有搜索出的文档向量及查询向量放到一个N维空间中，每个词(term)是一维。

如图：

我们以为两个向量之间的夹角越小，相关性越大。

以是我们盘算夹角的余弦值作为相关性的打分，夹角越小，余弦值越大，打分越高，相关性越大。
相关性打分公式如下：

0x4 系统展示

最终项目地址：http://secsea.cfyqy.com/ 。写得有点简练，莫喷。
1.web界面
显示最近一周的实时文章和相关资讯

显示收录文章数目对照多的站点

2.搜索功效
提供了正文内容搜索、题目搜索、作者搜索、时间搜索、站点数据搜索功效。

默认使用的是正文内容搜索

只想要某个站点的数据，并显示最近一年的

参考文章：
倒排索引原理和实现: https://www.cnblogs.com/binyue/p/3380750.html
全文检索的基本原理：https://www.cnblogs.com/forfuture1978/archive/2009/12/14/1623594.html

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