Amalan pembangunan coroutine tak segerak: membina enjin carian masa nyata berprestasi tinggi

Amalan pembangunan coroutine tak segerak: membina enjin carian masa nyata berprestasi tinggi

Pengenalan:
Dalam era data besar hari ini, enjin carian masa nyata berprestasi tinggi menjadi semakin penting untuk memproses data besar-besaran dan menyediakan hasil carian yang cepat dan tepat. Kemunculan teknologi pembangunan coroutine tak segerak memberikan kami penyelesaian baharu untuk membina enjin carian masa nyata berprestasi tinggi. Artikel ini akan menyelidiki maksud coroutine tak segerak dan cara menggunakan teknologi pembangunan coroutine tak segerak untuk membina enjin carian masa nyata berprestasi tinggi dan menyediakan contoh kod khusus.

1. Apakah coroutine tak segerak?
Sebelum memperkenalkan cara menggunakan coroutine tak segerak untuk membangunkan enjin carian masa nyata berprestasi tinggi, kita perlu memahami dahulu apa itu coroutine tak segerak. Coroutine tak segerak ialah model pengaturcaraan serentak ringan yang menggunakan keupayaan pensuisan coroutine dan operasi I/O tidak menyekat untuk menggunakan sumber sistem dengan cekap.

Dalam model penyekatan segerak tradisional, setiap permintaan menduduki urutan, mengakibatkan pembaziran sumber sistem. Coroutine tak segerak meningkatkan keupayaan pemprosesan serentak sistem dengan melaksanakan berbilang tugas secara bergilir-gilir dan hanya menggunakan sebilangan kecil utas. Coroutine tak segerak mengelak daripada menyekat dan meningkatkan daya pemprosesan dan kelajuan tindak balas sistem dengan menukar antara tugas.

2. Bina enjin carian masa nyata berprestasi tinggi

1. Gunakan perpustakaan IO tak segerak
   Membina enjin carian masa nyata berprestasi tinggi memerlukan penggunaan perpustakaan IO tak segerak untuk mengendalikan sejumlah besar permintaan serentak. Dalam Python, terdapat beberapa perpustakaan IO tak segerak yang sangat baik, seperti Tornado dan asyncio, yang boleh membantu kami mencapai pemprosesan serentak yang cekap.
2. Memperkenalkan mekanisme caching
   Masalah yang sering dihadapi oleh enjin carian ialah untuk permintaan carian yang sama, hasil carian perlu dikira semula setiap kali, yang mengurangkan kecekapan carian. Untuk menyelesaikan masalah ini, kami boleh memperkenalkan mekanisme caching untuk cache hasil carian dan mengurangkan pengiraan yang tidak perlu.
3. Gunakan indeks terbalik
   Indeks terbalik ialah struktur data yang biasa digunakan dalam enjin carian masa nyata, yang boleh meningkatkan kecekapan carian dengan ketara. Indeks terbalik dilaksanakan dengan memetakan kata kunci dalam dokumen ke lokasi dokumen, supaya dokumen yang mengandungi kata kunci tertentu boleh ditemui dengan cepat.

Contoh kod:
Berikut ialah contoh kod enjin carian masa nyata yang ringkas, menggunakan perpustakaan IO asynchronous Tornado dan indeks terbalik:

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()

Dalam contoh kod di atas, kami mentakrifkan kelas SearchEngine, yang mengandungi indeks terbalik Tambah dokumen dan fungsi carian untuk pengindeksan. Pada masa yang sama, kami mentakrifkan kelas SearchHandler untuk menerima permintaan carian dan mengembalikan hasil carian. Melalui aplikasi perpustakaan IO tak segerak Tornado dan indeks terbalik, kami membina enjin carian masa nyata yang ringkas.

Kesimpulan:
Artikel ini memperkenalkan teknologi pembangunan coroutine tak segerak dan cara menggunakan coroutine tak segerak untuk membina enjin carian masa nyata berprestasi tinggi. Dengan menggunakan teknologi seperti perpustakaan IO tak segerak dan indeks terbalik, kami boleh meningkatkan daya pemprosesan enjin carian dan kelajuan tindak balas dengan banyak. Saya harap artikel ini dapat memberi inspirasi kepada pembaca untuk meneroka lebih banyak kemungkinan menggunakan coroutine tak segerak untuk membangunkan sistem berprestasi tinggi.

Atas ialah kandungan terperinci Amalan pembangunan coroutine tak segerak: membina enjin carian masa nyata berprestasi tinggi. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!