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Vous apprendre étape par étape comment utiliser Flask pour créer un moteur de recherche ES (Pratique)

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2023-07-25 17:24:521130parcourir

Commencez à utiliser Flask Build ES Search.



Vous apprendre étape par étape comment utiliser Flask pour créer un moteur de recherche ES (Pratique)
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🎙

Fichier de configuration


Config.py

#coding:utf-8
import os
DB_USERNAME = 'root'
DB_PASSWORD = None # 如果没有密码的话
DB_HOST = '127.0.0.1'
DB_PORT = '3306'
DB_NAME = 'flask_es'

class Config:
    SECRET_KEY ="随机字符" # 随机 SECRET_KEY
    SQLALCHEMY_COMMIT_ON_TEARDOWN = True # 自动提交
    SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS = True # 自动sql
    DEBUG = True # debug模式
    SQLALCHEMY_DATABASE_URI = 'mysql+pymysql://%s:%s@%s:%s/%s' % (DB_USERNAME, DB_PASSWORD,DB_HOST, DB_PORT, DB_NAME) #数据库URL

    MAIL_SERVER = 'smtp.qq.com'
    MAIL_POST = 465
    MAIL_USERNAME = '3417947630@qq.com'
    MAIL_PASSWORD = '邮箱授权码'
    FLASK_MAIL_SUBJECT_PREFIX='M_KEPLER'
    FLASK_MAIL_SENDER=MAIL_USERNAME # 默认发送人
    # MAIL_USE_SSL = True
    MAIL_USE_TLS = False
    MAIL_DEBUG = False
    ENABLE_THREADS=True

Il s'agit d'un fichier
Flask Config

relativement simple. Bien sûr, la connexion à la base de données n'est pas nécessaire pour le projet en cours, j'utilise simplement Mysql à des fins auxiliaires. Pour les bases de données, ES suffit. Ensuite, la notification par e-mail dépendra des besoins personnels.

Logger.py
Le module de journalisation est un élément essentiel des applications d'ingénierie. Il est très nécessaire de générer des fichiers journaux en fonction des différents environnements de production. Pour reprendre un dicton du Jianghu : "S'il n'y a pas de fichier journal, vous mourrez sans savoir comment mourir..."
# coding=utf-8
import os
import logging
import logging.config as log_conf
import datetime
import coloredlogs

coloredlogs.DEFAULT_FIELD_STYLES = {'asctime': {'color': 'green'}, 'hostname': {'color': 'magenta'}, 'levelname': {'color': 'magenta', 'bold': False}, 'name': {'color': 'green'}}

log_dir = os.path.dirname(os.path.dirname(__file__)) + '/logs'
if not os.path.exists(log_dir):
    os.mkdir(log_dir)
today = datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d")

log_path = os.path.join(log_dir, today + ".log")

log_config = {
    'version': 1.0,

    # 格式输出
    'formatters': {
        'colored_console': {
                        'format': "%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s",
                        'datefmt': '%H:%M:%S'
        },
        'detail': {
            'format': '%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s',
            'datefmt': "%Y-%m-%d %H:%M:%S"  #时间格式
        },
    },

    'handlers': {
        'console': {
            'class': 'logging.StreamHandler', 
            'level': 'DEBUG',
            'formatter': 'colored_console'
        },
        'file': {
            'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler',  
            'maxBytes': 1024 * 1024 * 1024,  
            'backupCount': 1, 
            'filename': log_path, 
            'level': 'INFO',  
            'formatter': 'detail',  # 
            'encoding': 'utf-8',  # utf8 编码  防止出现编码错误
        },
    },

    'loggers': {
        'logger': {
            'handlers': ['console'],  
            'level': 'DEBUG', 
        },

    }
}

log_conf.dictConfig(log_config)
log_v = logging.getLogger('log')

coloredlogs.install(level='DEBUG', logger=log_v)


# # Some examples.
# logger.debug("this is a debugging message")
# logger.info("this is an informational message")
# logger.warning("this is a warning message")
# logger.error("this is an error message")
# logger.critical("this is a critical message")
Voici un fichier de configuration de journal que j'utilise couramment, qui peut être utilisé comme un fichier de configuration couramment utilisé Le format du journal peut être appelé directement. Il sera sorti vers le terminal ou le fichier Vous apprendre étape par étape comment utiliser Flask pour créer un moteur de recherche ES (Pratique).log
selon différents niveaux. Vous pouvez le retirer sans aucun remerciement.

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路由

对于 Flask 项目而言, 蓝图和路由会让整个项目更具观赏性(当然指的是代码的阅读)。

这里我采用两个分支来作为数据支撑,一个是 Math 入口,另一个是 Baike 入口,数据的来源是基于上一篇的百度百科爬虫所得,根据 深度优先 的爬取方式抓取后放入 ES 中。

# coding:utf8
from flask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
from app.config.config import Config
from flask_mail import Mail
from flask_wtf.csrf import CSRFProtect

app = Flask(__name__,template_folder='templates',static_folder='static')
app.config.from_object(Config)

db = SQLAlchemy(app)
db.init_app(app)

csrf = CSRFProtect(app)
mail = Mail(app)
# 不要在生成db之前导入注册蓝图。
from app.home.baike import baike as baike_blueprint
from app.home.math import math as math_blueprint
from app.home.home import home as home_blueprint

app.register_blueprint(home_blueprint)
app.register_blueprint(math_blueprint,url_prefix="/math")
app.register_blueprint(baike_blueprint,url_prefix="/baike")
# -*- coding:utf-8 -*-
from flask import Blueprint
baike = Blueprint("baike", __name__)

from app.home.baike import views
# -*- coding:utf-8 -*-
from flask import Blueprint
math = Blueprint("math", __name__)

from app.home.math import views

声明路由并在 __init__ 文件中初始化

下面来看看路由的实现(以Baike为例)

# -*- coding:utf-8 -*-
import os
from flask_paginate import Pagination, get_page_parameter
from app.Logger.logger import log_v
from app.elasticsearchClass import elasticSearch

from app.home.forms import SearchForm

from app.home.baike import baike
from flask import request, jsonify, render_template, redirect

baike_es = elasticSearch(index_type="baike_data",index_name="baike")

@baike.route("/")
def index():
    searchForm = SearchForm()
    return render_template('baike/index.html', searchForm=searchForm)

@baike.route("/search", methods=['GET', 'POST'])
def baikeSearch():
    search_key = request.args.get("b", default=None)
    if search_key:
        searchForm = SearchForm()
        log_v.error("[+] Search Keyword: " + search_key)
        match_data = baike_es.search(search_key,count=30)

        # 翻页
        PER_PAGE = 10
        page = request.args.get(get_page_parameter(), type=int, default=1)
        start = (page - 1) * PER_PAGE
        end = start + PER_PAGE
        total = 30
        print("最大数据总量:", total)
        pagination = Pagination(page=page, start=start, end=end, total=total)
        context = {
            'match_data': match_data["hits"]["hits"][start:end],
            'pagination': pagination,
            'uid_link': "/baike/"
        }
        return render_template('data.html', q=search_key, searchForm=searchForm, **context)
    return redirect('home.index')


@baike.route(&#39;/<uid>&#39;)
def baikeSd(uid):
    base_path = os.path.abspath(&#39;app/templates/s_d/&#39;)
    old_file = os.listdir(base_path)[0]
    old_path = os.path.join(base_path, old_file)
    file_path = os.path.abspath(&#39;app/templates/s_d/{}.html&#39;.format(uid))
    if not os.path.exists(file_path):
        log_v.debug("[-] File does not exist, renaming !!!")
        os.rename(old_path, file_path)
    match_data = baike_es.id_get_doc(uid=uid)
    return render_template(&#39;s_d/{}.html&#39;.format(uid), match_data=match_data)

可以看到我们成功的将 elasticSearch 类初始化并且进行了数据搜索。

我们使用了 Flask 的分页插件进行分页并进行了单页数量的限制,根据 Uid 来跳转到详情页中。 

细心的小伙伴会发现我这里用了个小技巧

@baike.route(&#39;/<uid>&#39;)
def baikeSd(uid):
    base_path = os.path.abspath(&#39;app/templates/s_d/&#39;)
    old_file = os.listdir(base_path)[0]
    old_path = os.path.join(base_path, old_file)
    file_path = os.path.abspath(&#39;app/templates/s_d/{}.html&#39;.format(uid))
    if not os.path.exists(file_path):
        log_v.debug("[-] File does not exist, renaming !!!")
        os.rename(old_path, file_path)
    match_data = baike_es.id_get_doc(uid=uid)
    return render_template(&#39;s_d/{}.html&#39;.format(uid), match_data=match_data)

以此来保证存放详情页面的模板中始终只保留一个 html 文件。


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项目启动

一如既往的采用 flask_script 作为项目的启动方案,确实方便。

# coding:utf8
from app import app
from flask_script import Manager, Server

manage = Manager(app)

# 启动命令
manage.add_command("runserver", Server(use_debugger=True))


if __name__ == "__main__":
    manage.run()

黑窗口键入

python manage.py runserver

就可以启动项目,默认端口 5000,访问 http://127.0.0.1:5000


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使用gunicorn启动

pip install gunicorn
#encoding:utf-8
import multiprocessing

from gevent import monkey
monkey.patch_all()

# 并行工作进程数
workers = multiprocessing.cpu_count() * 2 + 1

debug = True

reload = True # 自动重新加载

loglevel = &#39;debug&#39;

# 指定每个工作者的线程数
threads = 2

# 转发为监听端口8000
bind = &#39;0.0.0.0:5001&#39;

# 设置守护进程,将进程交给supervisor管理
daemon = &#39;false&#39;

# 工作模式协程
worker_class = &#39;gevent&#39;

# 设置最大并发量
worker_connections = 2000

# 设置进程文件目录
pidfile = &#39;log/gunicorn.pid&#39;
logfile = &#39;log/debug.log&#39;

# 设置访问日志和错误信息日志路径
accesslog = &#39;log/gunicorn_acess.log&#39;
errorlog = &#39;log/gunicorn_error.log&#39;

利用配置文件来启动 gunicorn 服务器

gunicorn -c gconfig.py manage:app

项目截图

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