Pratique de développement de coroutines asynchrones : créer un moteur de recherche en temps réel hautes performances

Pratique de développement de coroutines asynchrones : créer un moteur de recherche en temps réel hautes performances

Introduction :
À l'ère actuelle du Big Data, les moteurs de recherche en temps réel hautes performances deviennent de plus en plus importants pour traiter des données massives et fournir des résultats de recherche rapides et précis sont importants. L'émergence de la technologie de développement de coroutines asynchrones nous offre une nouvelle solution pour créer des moteurs de recherche en temps réel hautes performances. Cet article expliquera ce que sont les coroutines asynchrones et comment utiliser la technologie de développement de coroutines asynchrones pour créer un moteur de recherche en temps réel hautes performances, et fournira des exemples de code spécifiques.

1. Qu'est-ce que la coroutine asynchrone ?
Avant de présenter comment utiliser les coroutines asynchrones pour développer un moteur de recherche en temps réel hautes performances, nous devons d'abord comprendre ce que sont les coroutines asynchrones. Les coroutines asynchrones sont un modèle de programmation concurrent léger qui utilise les capacités de commutation de coroutines et les opérations d'E/S non bloquantes pour utiliser efficacement les ressources système.

Dans le modèle de blocage synchrone traditionnel, chaque requête occupe un thread, ce qui entraîne un gaspillage de ressources système. Les coroutines asynchrones améliorent considérablement les capacités de traitement simultané du système en exécutant plusieurs tâches en alternance et en utilisant seulement un petit nombre de threads. Les coroutines asynchrones évitent le blocage et améliorent le débit et la vitesse de réponse du système en basculant entre les tâches.

2. Créer un moteur de recherche en temps réel hautes performances

1. Utiliser une bibliothèque IO asynchrone
   La création d'un moteur de recherche en temps réel hautes performances nécessite l'utilisation d'une bibliothèque IO asynchrone pour gérer un grand nombre de requêtes simultanées. En Python, il existe d'excellentes bibliothèques d'E/S asynchrones, telles que Tornado et asyncio, qui peuvent nous aider à obtenir un traitement simultané efficace.
2. Introduction d'un mécanisme de mise en cache
   Un problème souvent rencontré par les moteurs de recherche est que pour une même requête de recherche, les résultats de la recherche doivent être recalculés à chaque fois, ce qui réduit l'efficacité de la recherche. Afin de résoudre ce problème, nous pouvons introduire un mécanisme de mise en cache pour mettre en cache les résultats de recherche et réduire les calculs inutiles.
3. Utiliser l'index inversé
   L'index inversé est une structure de données couramment utilisée dans les moteurs de recherche en temps réel, ce qui peut considérablement améliorer l'efficacité de la recherche. L'index inversé est implémenté en mappant les mots-clés du document à l'emplacement du document, de sorte que les documents contenant un certain mot-clé puissent être rapidement trouvés.

Exemple de code :
Ce qui suit est un exemple de code d'un moteur de recherche simple en temps réel, utilisant la bibliothèque IO asynchrone Tornado et un index inversé :

import tornado.web
import tornado.ioloop
import asyncio

# 定义搜索引擎类
class SearchEngine:
    def __init__(self):
        self.index = {}  # 倒排索引
    
    # 添加文档
    def add_document(self, doc_id, content):
        for word in content.split():
            if word not in self.index:
                self.index[word] = set()
            self.index[word].add(doc_id)
    
    # 根据关键词搜索
    def search(self, keyword):
        if keyword in self.index:
            return list(self.index[keyword])
        else:
            return []
        

class SearchHandler(tornado.web.RequestHandler):
    async def get(self):
        keyword = self.get_argument('q')  # 获取搜索关键词
        result = search_engine.search(keyword)  # 执行搜索
        self.write({'result': result})  # 返回搜索结果


if __name__ == "__main__":
    search_engine = SearchEngine()
    search_engine.add_document(1, 'This is a test')
    search_engine.add_document(2, 'Another test')
    
    app = tornado.web.Application([
        (r"/search", SearchHandler)
    ])
    app.listen(8080)
    
    asyncio.set_event_loop_policy(asyncio.WindowsSelectorEventLoopPolicy())  # 解决在Windows下的报错问题
    tornado.ioloop.IOLoop.current().start()

Dans l'exemple de code ci-dessus, nous définissons une classe SearchEngine, qui contient le index inversé Ajoutez des documents et des fonctions de recherche pour l'indexation. En même temps, nous définissons une classe SearchHandler pour recevoir les demandes de recherche et renvoyer les résultats de la recherche. Grâce à l'application de la bibliothèque IO asynchrone Tornado et à l'index inversé, nous avons construit un moteur de recherche simple en temps réel.

Conclusion :
Cet article présente la technologie de développement de coroutine asynchrone et comment utiliser la coroutine asynchrone pour créer un moteur de recherche en temps réel hautes performances. En utilisant des technologies telles que des bibliothèques d’E/S asynchrones et des index inversés, nous pouvons considérablement améliorer le débit et la vitesse de réponse des moteurs de recherche. J'espère que cet article pourra inciter les lecteurs à explorer davantage de possibilités d'utilisation de coroutines asynchrones pour développer des systèmes hautes performances.

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