自制简单的诗歌搜索系统

雨点打透心脏的1/2处 2022-03-07 04:08 221阅读 0赞

### 项目简介 ###

本文将介绍一个笔者自己的项目：自制简单的诗歌搜索系统。该系统主要的实现功能如下：指定一个关键词，检索出包含这个关键词的诗歌，比如关键词为“白云”，则检索出的诗歌可以为王维的《送别》，内容为“下马饮君酒，问君何所之？君言不得意，归卧南山陲。但去莫复问，白云无尽时。”  
  该项目使用的Python模块为：

*  requests
 *  BeautifulSoup
 *  pymongo
 *  tornado

其中，requests模块和BeautifulSoup模块用来制作爬虫，爬取网上的诗歌。pymongo模块用来将爬取的诗歌写入到MongoDB数据库。tornado模块用于网页端展示。  
  该项目主要分以下三步实现：

1.  收集数据：使用爬虫，爬取网上的诗歌作为项目的数据集；
2.  存入数据库：将爬取到的诗歌写入到MongoDB数据库；
3.  网页展示：利用tornado框架实现诗歌搜索功能。

该项目的结构如下：

![poem\_search项目结构][poem_search]

### 数据收集 ###

首先，我们利用Python爬虫来爬取诗歌，存为CSV文件poem.csv。爬取的网址为：[https://www.gushiwen.org][https_www.gushiwen.org] 。由于仅是展示该项目的思路，因此，只爬取了该页面中的唐诗三百首、古诗三百、宋词三百、宋词精选，一共大约1100多首诗歌。  
  实现该爬虫的代码文件为poem\_scrape.py，代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
    
    import re
    import requests
    from bs4 import BeautifulSoup
    import pandas as pd
    
    # 爬取的诗歌网址
    urls = ['https://www.gushiwen.org/gushi/tangshi.aspx',
            'https://www.gushiwen.org/gushi/sanbai.aspx',
            'https://www.gushiwen.org/gushi/songsan.aspx',
            'https://www.gushiwen.org/gushi/songci.aspx'
            ]
    
    poem_links = []
    # 诗歌的网址
    for url in urls:
        # 请求头部
        headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/67.0.3396.87 Safari/537.36'}
        req = requests.get(url, headers=headers)
    
        soup = BeautifulSoup(req.text, "lxml")
        content = soup.find_all('div', class_="sons")[0]
        links = content.find_all('a')
    
        for link in links:
            poem_links.append(link['href'])
    
    # print(poem_links)
    # print(len(poem_links))
    
    content_list = []
    title_list = []
    dynasty_list = []
    poet_list = []
    
    # 爬取诗歌页面
    def get_poem(url):
        #url = 'https://so.gushiwen.org/shiwenv_45c396367f59.aspx'
        # 请求头部
        headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/67.0.3396.87 Safari/537.36'}
        req = requests.get(url, headers=headers)
        soup = BeautifulSoup(req.text, "lxml")
    
        # 诗歌内容
        poem = soup.find('div', class_='contson').text.strip()
        poem = poem.replace(' ', '')
        poem = re.sub(re.compile(r"$[\s\S]*?$"), '', poem)
        poem = re.sub(re.compile(r"（[\s\S]*?）"), '', poem)
        poem = re.sub(re.compile(r"。\([\s\S]*?）"), '', poem)
        poem = poem.replace('!', '！').replace('?', '？').replace('\n', '')
        content = poem
    
        if content:
            content_list.append(content)
        else:
            content_list.append('')
    
        # 诗歌朝代，诗人
        dynasty_poet = soup.find('p', class_='source').text
        if '：' in dynasty_poet:
            dynasty, poet = dynasty_poet.split('：')
        else:
            dynasty, poet = '', ''
    
        dynasty_list.append(dynasty)
        poet_list.append(poet)
    
        # 诗歌标题
        title = soup.find('h1').text
        if title:
            title_list.append(title)
        else:
            title_list.append('')
    
    # 爬取诗歌
    for url in poem_links:
        get_poem(url)
    
    # 写入至csv文件
    df = pd.DataFrame({'title': title_list,
                       'dynasty': dynasty_list,
                       'poet': poet_list,
                       'content': content_list
                       })
    print(df.head())
    
    df.to_csv('./poem.csv', index=False)

储存的poem.csv的前几行如下：

![poem.csv文件][poem.csv]

### 数据库 ###

数据收集完毕后，我们需要将这些数据出访到数据库中，便于后续的调用，在这里选择MongoDB。利用文件write2mongodb.py文件可以将刚才爬取到的诗歌存放至MongoDB数据库中，完整的代码如下：

import pandas as pd
    from pymongo import MongoClient
    
    # 连接MongoDB
    conn = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
    db = conn["test"]
    
    # 插入诗歌
    df = pd.read_csv('poem.csv')
    columns = ['title', 'dynasty', 'poet', 'content']
    for i in range(df.shape[0]):
        print(i)
        row = df.iloc[i, :]
        db.poem.insert(dict(zip(columns, row[columns])))

不到一分钟，我们可以看到MongoDB中的内容如下：

![mongodb数据][mongodb]

### 前端展示 ###

准备好数据集后，我们需要可视化地展示诗歌检索功能，我们选择tornado这个框架来实现。诗歌检索功能为：指定一个关键词，检索出包含这个关键词的诗歌。关键词由用户输入，提交HTTP请求，在后台实现诗歌检索功能，然后在前端页面展示出来。  
  实现的server.py的代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
    
    import random
    import os.path
    import tornado.httpserver
    import tornado.ioloop
    import tornado.options
    import tornado.web
    from tornado.options import define, options
    from pymongo import MongoClient
    
    # 连接MongoDB
    conn = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
    coll = conn["test"].poem
    
    #定义端口为8000
    define("port", default=8000, help="run on the given port", type=int)
    
    # GET请求
    class QueryHandler(tornado.web.RequestHandler):
        # get函数
        def get(self):
            self.render('query.html')
    
    # POST请求
    # POST请求参数：query_string
    class ResultHandler(tornado.web.RequestHandler):
        # post函数
        def post(self):
            query = self.get_argument('query_string')
            res = list(coll.find({'content': {'$regex': query}}))
    
            if len(res) > 0:
                result = random.sample(res, 1)[0]
                del result["_id"]
                title = result['title']
                dynasty = result['dynasty']
                poet = result['poet']
                content = result['content']
            else:
                title = ''
                dynasty = ''
                poet = ''
                content = ''
    
            self.render('result.html', query=query, title=title, dynasty=dynasty, poet=poet, content=content)
    
    # 主函数
    def main():
        tornado.options.parse_command_line()
        # 定义app
        app = tornado.web.Application(
                handlers=[(r'/query', QueryHandler), (r'/result', ResultHandler)], #网页路径控制
                template_path=os.path.join(os.path.dirname(__file__), "templates") # 模板路径
              )
        http_server = tornado.httpserver.HTTPServer(app)
        http_server.listen(options.port)
        tornado.ioloop.IOLoop.instance().start()
    
    main()

其中，query路径对应的网页query.html的代码如下：

<!DOCTYPE html>
    <html>
    <head>
        <meta charset="UTF-8">
        <title>Poem Query</title>
    </head>
    <body>
    <h2>请输入查询</h2>
    <form method="post" action="/result">
    <p>包含文字: <input type="text" name="query_string"></p>
    <input type="submit">
    </form>
    </body>
    </html>

result路径对应的网页result.html如下：

<!DOCTYPE html>
    <html>
    <head>
        <meta charset="UTF-8">
        <title>Result</title>
        <script>
        //highlight query word in the page
        function Func(){
            var query = document.getElementById("query").innerHTML;
            query = query.split('：')[1];
            if(query == ''){alert('查询词为空!')}
            else{
                document.getElementById("result").innerHTML = document.getElementById("result").innerHTML.replace(new RegExp(query,'g'),'<mark>'+query+'</mark>');
            }
        }
        </script>
    </head>
    <body>
    <font color="red"><p id="query">查询词：{
        {query}}</p></font>
    <p>标题：{
        {title}}</p>
    <p>朝代：{
        {dynasty}}</p>
    <p>诗人：{
        {poet}}</p>
    <p id="result">内容：{
        {content}}</p>
    <a href="/query"><button type="button">返回</button></a>
    <button type="button" onclick="Func()">查询词高亮</button>
    </body>

### 使用示例 ###

运行server.py, 在浏览器中输入网址：[http://localhost][http_localhost]:8000/query ，界面如下：

![诗歌搜索界面][1240]

在其中输入搜索关键词，比如“白云”，则会显示一条随机的结果，如下：

![诗歌搜索结果][1240 1]

点击“查询词高亮”，则查询词部分会高亮显示。

### 总结 ###

本项目仅为展示诗歌检索的一种实现思路，仍有许多功能还待完善，后续将进一步补充实现。本项目的github地址为：[https://github.com/percent4/P...][https_github.com_percent4_P...] 。

注意：本人现已开通微信公众号： Python爬虫与算法（微信号为：easy\_web\_scrape）， 欢迎大家关注哦~~

[poem_search]: /images/20220307/b9ed82aac61046c18ba9dd499fdb86c4.png
[https_www.gushiwen.org]: https://www.gushiwen.org/
[poem.csv]: /images/20220307/f25203a6262f40718a28b2b07d755572.png
[mongodb]: /images/20220307/f5d6f66a31ec4590b94a7e5d993212a4.png
[http_localhost]: http://localhost
[1240]: /images/20220307/5dfa4c59623b447d923d18e559781f46.png
[1240 1]: /images/20220307/ad2f21764b7d45449b08249d85e7b868.png
[https_github.com_percent4_P...]: https://github.com/percent4/Poem-Search