基于Python实现的新闻搜索引擎(源码+论文) 毕设分享_含源代码的python论文

# 0 简介

今天学长向大家介绍适合作为毕设的项目：

毕设分享 基于Python实现的新闻搜索引擎(源码+论文)

项目获取：

https://gitee.com/sinonfin/algorithm-sharing

基于Python实现的新闻搜索引擎

一、Scraper - 爬虫

使用的库有：

• requests

• BeautifulSoup4

爬虫分为两部分，网络通信部分（scraper.py）与适配器（adapers/*.py）部分。

1.1 网络通信部分

网络部分也分为两部分：

• 第一部分是初始化部分，使用适配器提供的链接，下载数据后发给适配器（适配器用这些链接捕获哪些链接是下一步需要爬取的）

• 第二部分是爬取新闻的部分，适配器在前一步里得到了大量的新闻链接，通信部分便用这些链接进行爬取。爬取之后，再将这些数据传入适配器，然后得到返回值（包含新闻的ID、标题、内容、日期、来源）

全部爬完之后，将新闻数据以json格式存入到文件里，其中新闻的内容是html，不是纯文本（保留了原网站的一些排版、外链图片等信息）。

这一部分是多线程（默认是10个线程）的，也就是说适配器必须要是线程安全的。

1.2 适配器部分

适配器部分为通信部分提供链接（url）、报文头（headers）、请求参数（params），需要实现7个函数：

• hasNextInit()：判断是否有下一个初始链接，有的话返回True

• nextInitParam()：返回下一个初始链接的信息，包括op和上述的url、headers、params，其中op是你想加入的额外的信息

• init(op, text)：op表示上一个函数你所加入的额外的信息，text表示上一个函数请求的url所得到的html数据

• hasNext()：判断是否有下一个新闻链接，有的话返回True

• nextParam()：返回下一个新闻链接的信息，包括op和上述的url、headers、params，其中op是你想加入的额外的信息

• eval(op, text)：op表示上一个函数你所加入的额外的信息，text表示上一个函数请求的url所得到的html数据

• ‘encoding()’：返回所爬取网页用的编码格式（用于网络部分解析html数据）

请一定注意，这些函数都必须要线程安全。

二、Web - 网页

2.1 前端

• 使用Boostrap 3写的UI

• 使用JavaScript（大部分是jQuery）进行各种UI更新操作，比如分页、高亮、使用ajax获取各种服务器上的数据，动态更新网页等

• 包含三种页面：主页（/）、搜索页（/s??wd=中国&bg=2001-01-25&ed=2018-01-25）、新闻详细页（/post?id=people_1）

2.2 后端

我使用的数据库是Django默认自带的SQLite，因此我只需要实现几个models就能实现数据的读写了。我一共写了4个models（位于/web/postdb/models.py）：

• WebInfo：存储每个适配器（adapter）的数据信息

  • name：适配器的名字（比如people、xinhua）
  • count：该适配器目前有多少数据从爬虫部分的json文件里导入进了数据库（用于下一次从该json文件里更新数据）

• PostInfo：存储每篇新闻的数据信息

  • NID（Number ID）：每篇新闻的纯数字ID（从1开始），用于减少网络通信时数据传输的大小
  • TID（Text ID）：每篇新闻的文本ID，是适配器名字_number这样命名，比如people_1，用于在/post?id=people_1里展示（而不是以纯数字的方式，因为这样难以区分）
  • time：新闻发表的时间，用datetime类型存储
  • category：新闻的分类（中文），比如“社会”、“时政”、“军事”等
  • title：新闻的标题
  • content：新闻的内容（html）
  • plain：新闻的内容（纯文本）
  • url：新闻是从哪里爬取的？就是从该url爬取的
  • sourceLink：新闻的来源链接（每篇新闻都有个来源，不一定就是url）
  • sourceText：新闻的来源文本（比如“新华网”、“人民网”）

• IndexInfo：存储每个词语对应的新闻（倒排列表索引），同时存储新闻的一些信息

  • key：词语
  • value：该词语所对应的倒排列表（list），这个列表的每一个元素的格式为[在该新闻里的出现次数, 该新闻的NID，该新闻的发表时间], 比如[1234, '3', datetime(2018, 1, 2)]。该列表会转化成json格式的字符串存储在value内

• PostRelation：存储每篇新闻相关联的几篇新闻（默认是3篇），将其作为该新闻的推荐新闻

  • NID：新闻的NID
  • relation：相关联新闻的列表（list），这个列表的每一个元素的格式为{'title': 关联新闻的标题, 'TID': 关联新闻的ITD}。该列表会转化成json格式的字符串存储在relation内

2.3 新闻搜索算法

先介绍IndexInfo数据库的建立。

将每篇新闻的纯文本进行分词（使用thulac），同时统计每个词出现的次数。然后根据格式存入IndexInfo里的value。

对于每一个搜索的字符串，我们将这个字符串也分词。对于每个词语，我们从IndexInfo里取出倒排列表，将每个新闻的出现次数累加。最后根据每条新闻的累加次数，从大到小排个序，然后返回这些新闻的NID。

2.4 推荐新闻算法

用一个最简单的办法：将这篇新闻的标题拿去新闻搜索算法里进行搜索，然后取出前几条新闻即可。这是因为，新闻的标题有高度的概括性（而且是人为的），在一定程度上可以代表整篇文章。

我们用该办法预处理一下每篇新闻，然后存入PostRelation数据库里即可。

三、界面

首页

搜索新闻

推荐展示

四、使用说明

4.1 本机环境

• Python 3.7.0

• Django 2.1.1

• requests 2.19.1

• BeautifulSoup4 4.6.3

• thulac

4.2 使用

首先使用scraper文件夹下的爬虫scraper.py对“人民网”、“新华网”的新闻进行爬取：

python scraper.py
1

之后会将爬取的数据存储到people.json和xinhua.json中，然后在web文件夹下，运行：

python manage.py makemigrations
python manage.py migrate
1
2

初始化数据库，然后再执行：

python manage.py updateDB
1

将爬取的数据导入到数据库中（这可能会等很长时间），之后再执行：

python manage.py updateRelation
1

更新文章推荐的数据库，最后：

python manage.py runserver
1

启动服务器即可，你就可以通过127.0.0.1:8000进行访问网站了。

目前的效率是，17000篇新闻的话，在i5-7200U的机子上查询新闻只要0.1s左右。（反正Django自带的sqlite有多快我这个就有多快）

项目分享

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