


Comment écrire la fonction de recherche du système CMS en Python
Comment écrire la fonction de recherche d'un système CMS en Python
Dans les systèmes de gestion de contenu (CMS) modernes, la fonction de recherche est une fonction clé et courante. Grâce à la fonction de recherche, les utilisateurs peuvent trouver rapidement et précisément ce dont ils ont besoin. Cet article expliquera comment utiliser Python pour écrire la fonction de recherche du système CMS et fournira des exemples de code pertinents.
- Installez les bibliothèques requises
Avant de commencer à écrire la fonction de recherche, nous devons installer plusieurs bibliothèques Python qui nous aideront à implémenter la fonction de recherche. Les plus importants d’entre eux sont Elasticsearch et PyPi.
Installez la bibliothèque à l'aide de la commande suivante :
pip install elasticsearch pip install pytz
- Connectez-vous à Elasticsearch
Elasticsearch est un moteur de recherche et d'analyse distribué open source parfaitement adapté à la fonctionnalité de recherche des systèmes CMS. Tout d’abord, nous devons établir une connexion à Elasticsearch.
from elasticsearch import Elasticsearch # 连接到本地的Elasticsearch实例 es = Elasticsearch("http://localhost:9200")
- Créer un index
Avant de rechercher, nous devons stocker le contenu que nous souhaitons rechercher dans l'index d'Elasticsearch. Dans cet exemple, nous utiliserons un index appelé « articles » qui stockera le titre et le contenu de l’article.
def create_index(index_name): index_settings = { "settings": { "number_of_shards": 1, "number_of_replicas": 0 }, "mappings": { "properties": { "title": {"type": "text"}, "content": {"type": "text"} } } } es.indices.create(index=index_name, body=index_settings)
- Ajouter des documents
Ensuite, nous pouvons ajouter le contenu réel de l'article à l'index.
def add_document(index_name, title, content): doc = { "title": title, "content": content } es.index(index=index_name, body=doc)
- Effectuer une recherche
Nous pouvons maintenant écrire une fonction qui effectue une opération de recherche et renvoie les résultats correspondants.
def search(index_name, query): search_body = { "query": { "multi_match": { "query": query, "fields": ["title", "content"] } } } result = es.search(index=index_name, body=search_body) return result
- Exemple complet
Maintenant, nous pouvons écrire un exemple complet pour démontrer comment utiliser les fonctions ci-dessus pour implémenter la fonction de recherche du système CMS.
# 连接到Elasticsearch es = Elasticsearch("http://localhost:9200") # 创建索引 create_index("articles") # 添加文档 add_document("articles", "如何使用Python编写CMS系统的搜索功能", "本文介绍了如何使用Python编写CMS系统的搜索功能,并提供了相关的代码示例。") add_document("articles", "Python编程入门", "Python是一个易于学习和强大的编程语言。本文将介绍Python的基础知识。") # 执行搜索 result = search("articles", "Python") # 输出搜索结果 for hit in result["hits"]["hits"]: print(hit["_source"]["title"])
Ce qui précède sont les étapes de base et un exemple de code pour utiliser Python pour écrire la fonction de recherche du système CMS. En utilisant la bibliothèque Elasticsearch, nous pouvons facilement implémenter des fonctions de recherche puissantes et flexibles et améliorer l'expérience utilisateur du système CMS.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

AI Hentai Generator
Générez AI Hentai gratuitement.

Article chaud

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

PHP et Python ont leurs propres avantages et inconvénients, et le choix dépend des besoins du projet et des préférences personnelles. 1.Php convient au développement rapide et à la maintenance des applications Web à grande échelle. 2. Python domine le domaine de la science des données et de l'apprentissage automatique.

Une formation efficace des modèles Pytorch sur les systèmes CentOS nécessite des étapes, et cet article fournira des guides détaillés. 1. Préparation de l'environnement: Installation de Python et de dépendance: le système CentOS préinstalle généralement Python, mais la version peut être plus ancienne. Il est recommandé d'utiliser YUM ou DNF pour installer Python 3 et Mettez PIP: sudoyuMupDatePython3 (ou sudodnfupdatepython3), pip3install-upradepip. CUDA et CUDNN (accélération GPU): Si vous utilisez Nvidiagpu, vous devez installer Cudatool

Docker utilise les fonctionnalités du noyau Linux pour fournir un environnement de fonctionnement d'application efficace et isolé. Son principe de travail est le suivant: 1. Le miroir est utilisé comme modèle en lecture seule, qui contient tout ce dont vous avez besoin pour exécuter l'application; 2. Le Système de fichiers Union (UnionFS) empile plusieurs systèmes de fichiers, ne stockant que les différences, l'économie d'espace et l'accélération; 3. Le démon gère les miroirs et les conteneurs, et le client les utilise pour l'interaction; 4. Les espaces de noms et les CGROUP implémentent l'isolement des conteneurs et les limitations de ressources; 5. Modes de réseau multiples prennent en charge l'interconnexion du conteneur. Ce n'est qu'en comprenant ces concepts principaux que vous pouvez mieux utiliser Docker.

Activer l'accélération du GPU Pytorch sur le système CentOS nécessite l'installation de versions CUDA, CUDNN et GPU de Pytorch. Les étapes suivantes vous guideront tout au long du processus: CUDA et CUDNN Installation détermineront la compatibilité de la version CUDA: utilisez la commande NVIDIA-SMI pour afficher la version CUDA prise en charge par votre carte graphique NVIDIA. Par exemple, votre carte graphique MX450 peut prendre en charge CUDA11.1 ou plus. Téléchargez et installez Cudatoolkit: visitez le site officiel de Nvidiacudatoolkit et téléchargez et installez la version correspondante selon la version CUDA la plus élevée prise en charge par votre carte graphique. Installez la bibliothèque CUDNN:

Python et JavaScript ont leurs propres avantages et inconvénients en termes de communauté, de bibliothèques et de ressources. 1) La communauté Python est amicale et adaptée aux débutants, mais les ressources de développement frontal ne sont pas aussi riches que JavaScript. 2) Python est puissant dans les bibliothèques de science des données et d'apprentissage automatique, tandis que JavaScript est meilleur dans les bibliothèques et les cadres de développement frontaux. 3) Les deux ont des ressources d'apprentissage riches, mais Python convient pour commencer par des documents officiels, tandis que JavaScript est meilleur avec MDNWEBDOCS. Le choix doit être basé sur les besoins du projet et les intérêts personnels.

Lors de la sélection d'une version Pytorch sous CentOS, les facteurs clés suivants doivent être pris en compte: 1. CUDA Version Compatibilité GPU Prise en charge: si vous avez NVIDIA GPU et que vous souhaitez utiliser l'accélération GPU, vous devez choisir Pytorch qui prend en charge la version CUDA correspondante. Vous pouvez afficher la version CUDA prise en charge en exécutant la commande nvidia-SMI. Version CPU: Si vous n'avez pas de GPU ou que vous ne souhaitez pas utiliser de GPU, vous pouvez choisir une version CPU de Pytorch. 2. Version Python Pytorch

Traitez efficacement les données Pytorch sur le système CentOS, les étapes suivantes sont requises: Installation de dépendance: Mettez d'abord à jour le système et installez Python3 et PIP: sudoyuMupdate-anduhuminstallpython3-ysudoyuminstallpython3-pip-y, téléchargez et installez Cudatoolkit et Cudnn à partir du site officiel de Nvidia selon votre version de Centos et GPU. Configuration de l'environnement virtuel (recommandé): utilisez conda pour créer et activer un nouvel environnement virtuel, par exemple: condacreate-n

CENTOS L'installation de Nginx nécessite de suivre les étapes suivantes: Installation de dépendances telles que les outils de développement, le devet PCRE et l'OpenSSL. Téléchargez le package de code source Nginx, dézippez-le et compilez-le et installez-le, et spécifiez le chemin d'installation AS / USR / LOCAL / NGINX. Créez des utilisateurs et des groupes d'utilisateurs de Nginx et définissez les autorisations. Modifiez le fichier de configuration nginx.conf et configurez le port d'écoute et le nom de domaine / adresse IP. Démarrez le service Nginx. Les erreurs communes doivent être prêtées à prêter attention, telles que les problèmes de dépendance, les conflits de port et les erreurs de fichiers de configuration. L'optimisation des performances doit être ajustée en fonction de la situation spécifique, comme l'activation du cache et l'ajustement du nombre de processus de travail.
