《精通Python网络爬虫:核心技术、框架与项目实战》——2.2 搜索引擎核心

简介:

本节书摘来自华章出版社《精通Python网络爬虫:核心技术、框架与项目实战》一书中的第2章,第2.2节,作者 韦 玮,更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。

2.2 搜索引擎核心

爬虫与搜索引擎的关系是密不可分的,既然提到了网络爬虫,就免不了提到搜索引擎,在此,我们将对搜索引擎的核心技术进行一个简单的讲解。

图2-2所示为搜索引擎的核心工作流程。首先,搜索引擎会利用爬虫模块去爬取互联网中的网页,然后将爬取到的网页存储在原始数据库中。爬虫模块主要包括控制器和爬行器,控制器主要进行爬行的控制,爬行器则负责具体的爬行任务。

然后,会对原始数据库中的数据进行索引,并存储到索引数据库中。

当用户检索信息的时候,会通过用户交互接口输入对应的信息,用户交互接口相当于搜索引擎的输入框,输入完成之后,由检索器进行分词等操作,检索器会从索引数据库中获取数据进行相应的检索处理。

用户输入对应信息的同时,会将用户的行为存储到用户日志数据库中,比如用户的IP地址、用户所输入的关键词等等。随后,用户日志数据库中的数据会交由日志分析器进行处理。日志分析器会根据大量的用户数据去调整原始数据库和索引数据库,改变排名结果或进行其他操作。


1e26e924c4b77d9de06d4721a53379ad814b380c

以上就是搜索引擎核心工作流程的简要概述,可能大家对索引和检索的概念还不太能区分,在此我为大家详细讲一下。

简单来说,检索是一种行为,而索引是一种属性。比如一家超市,里面有大量的商品,为了能够快速地找到这些商品,我们会将这些商品进行分组,比如有日常用品类商品、饮料类商品、服装类商品等组别,此时,这些商品的组名我们称之为索引,索引由索引器控制。如果,有一个用户想要找到某一个商品,那么需要在超市的大量商品中寻找,这个过程,我们称之为检索。如果有一个好的索引,则可以提高检索的效率;若没有索引,则检索的效率会很低。比如,一个超市里面的商品如果没有进行分类,那么用户要在海量的商品中寻找某一种商品,则会比较费力。

相关实践学习
【涂鸦即艺术】基于云应用开发平台CAP部署AI实时生图绘板
【涂鸦即艺术】基于云应用开发平台CAP部署AI实时生图绘板
相关文章
|
10月前
|
Java 数据处理 索引
(Pandas)Python做数据处理必选框架之一!(二):附带案例分析;刨析DataFrame结构和其属性;学会访问具体元素;判断元素是否存在;元素求和、求标准值、方差、去重、删除、排序...
DataFrame结构 每一列都属于Series类型,不同列之间数据类型可以不一样,但同一列的值类型必须一致。 DataFrame拥有一个总的 idx记录列,该列记录了每一行的索引 在DataFrame中,若列之间的元素个数不匹配,且使用Series填充时,在DataFrame里空值会显示为NaN;当列之间元素个数不匹配,并且不使用Series填充,会报错。在指定了index 属性显示情况下,会按照index的位置进行排序,默认是 [0,1,2,3,...] 从0索引开始正序排序行。
715 0
|
10月前
|
Java 数据挖掘 数据处理
(Pandas)Python做数据处理必选框架之一!(一):介绍Pandas中的两个数据结构;刨析Series:如何访问数据;数据去重、取众数、总和、标准差、方差、平均值等;判断缺失值、获取索引...
Pandas 是一个开源的数据分析和数据处理库,它是基于 Python 编程语言的。 Pandas 提供了易于使用的数据结构和数据分析工具,特别适用于处理结构化数据,如表格型数据(类似于Excel表格)。 Pandas 是数据科学和分析领域中常用的工具之一,它使得用户能够轻松地从各种数据源中导入数据,并对数据进行高效的操作和分析。 Pandas 主要引入了两种新的数据结构:Series 和 DataFrame。
770 0
|
10月前
|
Java 数据处理 索引
(numpy)Python做数据处理必备框架!(二):ndarray切片的使用与运算;常见的ndarray函数:平方根、正余弦、自然对数、指数、幂等运算;统计函数:方差、均值、极差;比较函数...
ndarray切片 索引从0开始 索引/切片类型 描述/用法 基本索引 通过整数索引直接访问元素。 行/列切片 使用冒号:切片语法选择行或列的子集 连续切片 从起始索引到结束索引按步长切片 使用slice函数 通过slice(start,stop,strp)定义切片规则 布尔索引 通过布尔条件筛选满足条件的元素。支持逻辑运算符 &、|。
445 0
|
10月前
|
存储 Java 数据处理
(numpy)Python做数据处理必备框架!(一):认识numpy;从概念层面开始学习ndarray数组:形状、数组转置、数值范围、矩阵...
Numpy是什么? numpy是Python中科学计算的基础包。 它是一个Python库,提供多维数组对象、各种派生对象(例如掩码数组和矩阵)以及用于对数组进行快速操作的各种方法,包括数学、逻辑、形状操作、排序、选择、I/0 、离散傅里叶变换、基本线性代数、基本统计运算、随机模拟等等。 Numpy能做什么? numpy的部分功能如下: ndarray,一个具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组 用于对整组数据进行快速运算的标准数学函数(无需编写循环)。 用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具。 线性代数、随机数生成以及傅里叶变换功能。 用于集成由C、C++
734 1
|
11月前
|
机器学习/深度学习 算法 PyTorch
【DQN实现避障控制】使用Pytorch框架搭建神经网络,基于DQN算法、优先级采样的DQN算法、DQN + 人工势场实现避障控制研究(Matlab、Python实现)
【DQN实现避障控制】使用Pytorch框架搭建神经网络,基于DQN算法、优先级采样的DQN算法、DQN + 人工势场实现避障控制研究(Matlab、Python实现)
441 0
|
11月前
|
机器学习/深度学习 算法 PyTorch
【Pytorch框架搭建神经网络】基于DQN算法、优先级采样的DQN算法、DQN + 人工势场的避障控制研究(Python代码实现)
【Pytorch框架搭建神经网络】基于DQN算法、优先级采样的DQN算法、DQN + 人工势场的避障控制研究(Python代码实现)
285 1
|
API 数据安全/隐私保护 Python
拼多多批量上架软件, 电商一键上货发布工具,python电商框架分享
多线程批量上传架构,支持并发处理商品数据 完整的拼多多API签名和token管理机制
|
前端开发 数据安全/隐私保护 Python
虚拟物流单号生成器, 虚拟快递单号假物流信息, 虚拟快递单号在线生成【python框架】
这个虚拟物流单号生成系统包含以下功能:支持多种主流快递公司的单号生成
|
消息中间件 存储 API
抖音私信协议软件,抖音群发私信的工具,抖音自动私信插件【python框架】
这个框架包含配置管理、消息队列、API客户端和主程序四个主要模块。配置管理负责存储账号信息和设置
|
数据采集 API 调度
Python爬虫框架对比:Scrapy vs Requests在API调用中的应用
本文对比了 Python 中 Scrapy 与 Requests 两大爬虫框架在 API 调用中的差异,涵盖架构设计、调用模式、性能优化及适用场景,并提供实战建议,助力开发者根据项目需求选择合适工具。

热门文章

最新文章

推荐镜像

更多