Python中如何实现A站文章区的搜索引擎？

我理解你想在Python里实现一个针对A站文章区的搜索引擎。这本质上是一个网络爬虫加搜索引擎的实战项目，核心流程是：抓取数据、处理数据、建立索引、提供搜索。

下面是一个完整的技术实现方案和核心代码示例：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import json
import jieba
from whoosh.index import create_in, open_dir
from whoosh.fields import Schema, TEXT, ID
from whoosh.qparser import QueryParser
import os

# 1. 定义数据模型和索引模式
schema = Schema(
    article_id=ID(stored=True, unique=True),
    title=TEXT(stored=True, analyzer=jieba.ChineseAnalyzer()),
    content=TEXT(stored=True, analyzer=jieba.ChineseAnalyzer()),
    url=ID(stored=True)
)

# 2. 爬虫模块 - 抓取文章数据
class AcfunArticleSpider:
    def __init__(self):
        self.headers = {
            'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36'
        }
    
    def fetch_article(self, article_url):
        """抓取单篇文章"""
        try:
            resp = requests.get(article_url, headers=self.headers, timeout=10)
            resp.encoding = 'utf-8'
            soup = BeautifulSoup(resp.text, 'html.parser')
            
            # 解析文章内容（这里需要根据A站实际HTML结构调整）
            title = soup.find('h1', class_='article-title').text.strip()
            content_div = soup.find('div', class_='article-content')
            content = ' '.join([p.text for p in content_div.find_all('p')])
            
            return {
                'title': title,
                'content': content,
                'url': article_url
            }
        except Exception as e:
            print(f"抓取失败 {article_url}: {e}")
            return None

# 3. 索引构建器
class SearchEngine:
    def __init__(self, index_dir='article_index'):
        self.index_dir = index_dir
        if not os.path.exists(index_dir):
            os.mkdir(index_dir)
            self.ix = create_in(index_dir, schema)
        else:
            self.ix = open_dir(index_dir)
    
    def add_document(self, article_data):
        """添加文档到索引"""
        writer = self.ix.writer()
        writer.add_document(
            article_id=article_data['url'],
            title=article_data['title'],
            content=article_data['content'],
            url=article_data['url']
        )
        writer.commit()
    
    def search(self, query_str, limit=10):
        """执行搜索"""
        with self.ix.searcher() as searcher:
            # 可以搜索标题或内容
            parser = QueryParser("content", self.ix.schema)
            query = parser.parse(query_str)
            
            results = searcher.search(query, limit=limit)
            return [{
                'title': hit['title'],
                'url': hit['url'],
                'score': hit.score
            } for hit in results]

# 4. 主程序示例
def main():
    # 初始化
    spider = AcfunArticleSpider()
    engine = SearchEngine()
    
    # 示例：抓取并索引几篇文章
    sample_urls = [
        'https://www.acfun.cn/a/ac12345678',  # 替换为实际文章URL
        'https://www.acfun.cn/a/ac87654321'
    ]
    
    for url in sample_urls:
        print(f"正在处理: {url}")
        article = spider.fetch_article(url)
        if article:
            engine.add_document(article)
            print(f"已索引: {article['title'][:50]}...")
    
    # 执行搜索
    print("\n=== 搜索测试 ===")
    results = engine.search("Python编程")
    for i, r in enumerate(results, 1):
        print(f"{i}. {r['title']} (相关度: {r['score']:.2f})")
        print(f"   链接: {r['url']}")

if __name__ == '__main__':
    main()

关键点说明：

1. 爬虫部分：使用requests和BeautifulSoup抓取解析A站文章页面。你需要根据A站实际的HTML结构调整CSS选择器。

2. 中文分词：使用jieba进行中文分词，这是中文搜索的基础。

3. 索引引擎：使用Whoosh这个纯Python的全文搜索引擎库。它轻量且适合中小规模数据。

4. 搜索流程：建立倒排索引后，搜索时对查询词同样分词，然后在索引中快速查找匹配文档。

实际部署需要考虑：

• 遵守robots.txt，设置合理的爬取间隔
• 处理分页和文章列表页的爬取
• 定期更新索引
• 添加缓存机制提升性能

这个方案给你提供了一个完整的可运行框架，你可以基于此扩展更多功能，比如搜索结果排序、高亮显示、相关推荐等。

总结建议： 先用这个基础框架跑通流程，再根据实际需求逐步优化。