


Bagaimana untuk menulis fungsi carian sistem CMS dalam Python
Cara menulis fungsi carian sistem CMS dalam Python
Dalam sistem pengurusan kandungan moden (CMS), fungsi carian ialah fungsi utama dan biasa. Melalui fungsi carian, pengguna boleh mencari dengan cepat dan tepat apa yang mereka perlukan. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan Python untuk menulis fungsi carian sistem CMS dan memberikan contoh kod yang berkaitan.
- Pasang perpustakaan yang diperlukan
Sebelum kita mula menulis fungsi carian, kita perlu memasang beberapa perpustakaan Python yang akan membantu kita melaksanakan fungsi carian. Yang paling penting ialah Elasticsearch dan PyPi.
Pasang perpustakaan menggunakan arahan berikut:
pip install elasticsearch pip install pytz
- Sambung ke Elasticsearch
Elasticsearch ialah enjin carian dan analisis teragih sumber terbuka yang sesuai untuk fungsi carian sistem CMS. Pertama, kita perlu mewujudkan sambungan ke Elasticsearch.
from elasticsearch import Elasticsearch # 连接到本地的Elasticsearch实例 es = Elasticsearch("http://localhost:9200")
- Buat Indeks
Sebelum mencari, kita perlu menyimpan kandungan yang ingin kita cari dalam indeks Elasticsearch. Dalam contoh ini, kami akan menggunakan indeks yang dipanggil "artikel" yang akan menyimpan tajuk dan kandungan artikel.
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)
- Tambah Dokumen
Seterusnya, kita boleh menambah kandungan artikel sebenar pada indeks.
def add_document(index_name, title, content): doc = { "title": title, "content": content } es.index(index=index_name, body=doc)
- Melakukan carian
Kini kita boleh menulis fungsi yang menjalankan operasi carian dan mengembalikan hasil yang sepadan.
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
- Contoh lengkap
Kini, kita boleh menulis contoh lengkap untuk menunjukkan cara menggunakan fungsi di atas untuk melaksanakan fungsi carian sistem 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"])
Di atas adalah langkah asas dan kod contoh untuk menggunakan Python untuk menulis fungsi carian sistem CMS. Dengan menggunakan perpustakaan Elasticsearch, kami boleh melaksanakan fungsi carian yang berkuasa dan fleksibel dengan mudah serta meningkatkan pengalaman pengguna sistem CMS.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk menulis fungsi carian sistem CMS dalam Python. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Tidak mustahil untuk melihat kata laluan MongoDB secara langsung melalui Navicat kerana ia disimpan sebagai nilai hash. Cara mendapatkan kata laluan yang hilang: 1. Tetapkan semula kata laluan; 2. Periksa fail konfigurasi (mungkin mengandungi nilai hash); 3. Semak Kod (boleh kata laluan Hardcode).

Sebagai profesional data, anda perlu memproses sejumlah besar data dari pelbagai sumber. Ini boleh menimbulkan cabaran kepada pengurusan data dan analisis. Nasib baik, dua perkhidmatan AWS dapat membantu: AWS Glue dan Amazon Athena.

Langkah -langkah untuk memulakan pelayan Redis termasuk: Pasang Redis mengikut sistem operasi. Mulakan perkhidmatan Redis melalui Redis-server (Linux/macOS) atau redis-server.exe (Windows). Gunakan redis-cli ping (linux/macOS) atau redis-cli.exe ping (windows) perintah untuk memeriksa status perkhidmatan. Gunakan klien Redis, seperti redis-cli, python, atau node.js untuk mengakses pelayan.

Untuk membaca giliran dari Redis, anda perlu mendapatkan nama giliran, membaca unsur -unsur menggunakan arahan LPOP, dan memproses barisan kosong. Langkah-langkah khusus adalah seperti berikut: Dapatkan nama giliran: Namakannya dengan awalan "giliran:" seperti "giliran: my-queue". Gunakan arahan LPOP: Keluarkan elemen dari kepala barisan dan kembalikan nilainya, seperti LPOP Queue: My-Queue. Memproses Baris kosong: Jika barisan kosong, LPOP mengembalikan nihil, dan anda boleh menyemak sama ada barisan wujud sebelum membaca elemen.

Soalan: Bagaimana untuk melihat versi pelayan Redis? Gunakan alat perintah Redis-cli -version untuk melihat versi pelayan yang disambungkan. Gunakan arahan pelayan INFO untuk melihat versi dalaman pelayan dan perlu menghuraikan dan mengembalikan maklumat. Dalam persekitaran kluster, periksa konsistensi versi setiap nod dan boleh diperiksa secara automatik menggunakan skrip. Gunakan skrip untuk mengautomasikan versi tontonan, seperti menyambung dengan skrip Python dan maklumat versi percetakan.

Keselamatan kata laluan Navicat bergantung pada gabungan penyulitan simetri, kekuatan kata laluan dan langkah -langkah keselamatan. Langkah -langkah khusus termasuk: menggunakan sambungan SSL (dengan syarat bahawa pelayan pangkalan data menyokong dan mengkonfigurasi sijil dengan betul), mengemas kini Navicat, menggunakan kaedah yang lebih selamat (seperti terowong SSH), menyekat hak akses, dan yang paling penting, tidak pernah merakam kata laluan.
