whoosh----索引|搜索文本类库

先了解基本概念和步骤：

Quick Start

Whoosh是一个索引文本和搜索文本的类库，他可以为你提供搜索文本的服务，比如如果你在创建一个博客的软件，你可以用whoosh为它添加添加一个搜索功能以便用户来搜索博客的入口

下面是一个简短的例子：

>>>from whoosh.index importcreate_in

>>>from whoosh.fields import *

>>>schema = Schema(title =TEXT(stored = True),path = ID(stored=True),content=TEXT)

>>>ix =create_in("indexer",schema)（这里的“indexer”实际上是一个目录，因此按照这个步骤来会出错，你得先创建目录，译者注）

>>>writer = ix.writer()

>>>writer.add_document(title=u"Firstdocument",path=u"/a",

content = u"this isthe first document we've add!")

>>>writer.add_document(title=u"Second document", path=u"/b",

...                     content=u"The secondone is even more interesting!")

>>> writer.commit()

>>> from whoosh.qparser importQueryParser

>>> with ix.searcher() assearcher:

query = QueryParser("content",ix.schema).parse("first")

results = searcher.search(query)

results[0]

{"title": u"Firstdocument", "path": u"/a"}

Index和Schema对象

[H1]

在 开始使用whoosh之前，你需要一个index对象，在你第一次创建index对象时你必须定义一个Schema对象，Schema对象列出了 Index的所有域。一个域就是Index对象里面每个document的一个信息，比如他的题目或者他的内容。一个域能够被索引（就是能被搜索到）或者被存储（就是得到索引之后的结果，这对于标题之类的索引非常有用）

下面这个schema对象有两个域，“title”和“content”

from whoosh.fields import Schema,TEXT

schema = Schema(title=TEXT,content=TEXT)

当你创建index的时候你创建一次schema对象就够了，schema是序列化并且和index存储的。

当你创建索引对象的时候，需要用到关键字参数来将域名和类型建立映射关系，域的名字和类型决定了你在索引什么和什么事可搜索的。whoosh有很多非常有用的预定义域类型，你可以非常容易的创建他们。如下：

whoosh.fields.ID

whoosh.fileds.STROED

whoosh.fileds.KEYWORD

whoosh.fields.TEXT

whoosh。fields.NUMERIC

whoosh.fields.BOOLEAN

whoosh.fields.DATETIME

whoosh.fields.NGRAM和whoosh.fields.NGRAMWORDS

这种类型把文本分成n-grams（以后详细介绍）

（为了简便，你可以不给域类型传递任何参数，你可以仅仅给出类型名字whoosh会为你创造类的实例）

from whoosh.fields importSchema,STROED,ID,KEYWORD,TEXT

schema =Schema(title=TEXT(stored=True),content=TEXT,

path=ID(stored=True),tags=KEYWORD,icon=STROED)

一旦你有了schema对象，你可以用create_in函数创建索引：

import os.path

from whoosh.fields import create_in

if not os.path.exists("index"):

os.mkdir("index")

ix= create_in("index",schema)

(这创造了一个存储对象来包含索引，存储对象代表存储索引的媒介，通常是文件存储，也就是存在目录的一系列文件)

在你创建索引之后，你可以通过open_dir函数方便地打开它

from whoosh.index import open_dir

ix = open_dir("index")

IndexWriter对象

好了我们有了索引对象现在我们可以添加文本。索引对象的writer()方法返回一个能够让你给索引添加文本的IndexWriter对象，IndexWriter对象的add_document(**kwargs)方法接受关键字参数：

writer = ix.writer()

writer.add_document(title=u"Mydocument", content=u"This is my document!",

path=u"/a",tags=u"first short",icon=u"/icons/star.png")

writer.add_document(title=u"Secondtry", content=u"This is the second example.",                   path=u"/b",tags=u"second short", icon=u"/icons/sheep.png")

writer.add_document(title=u"Thirdtime's the charm", content=u"Examples are many."                 path=u"/c",tags=u"short", icon=u"/icons/book.png")

writer.commit()

两个重点：

1.你不必要把每一个域都填满，whoosh不关系你是否漏掉某个域

2.被索引的文本域必须是unicode值，被存储但是不被索引的域（STROED域类型）可以是任何和序列化的对象

如果你需要一个既要被索引又要被存储的文本域，你可以索引一个unicode值但是存储一个不同的对象（某些时候非常有用）

writer.add_document(title=u"Title tobe indexed",_stored_title=u"Stored title")

使用commit()方法让IndexWriter对象将添加的文本保存到索引

writer.commit()

Searcher对象

在搜索文本之前，我们需要一个Searcher对象

searcher = ix.searcher()

推荐用with表达式来打开搜索对象以便searcher对象能够自动关闭（searcher对象代表打开的一系列文件，如果你不显式的关闭他们，系统会慢慢回收他们以至于有时候会用尽文件句柄）

with in.searcher() as searcher:

...

这等价于：

try:

searcher = ix.searcher()

...

finally:

searcher.close()

Searcher对象的search方法使用一个Query对象，你可以直接构造query对象或者用一个query parser来得到一个查询语句

#Construct query objects directly

from whoosh.query import *

myquery =And([Term("content",u"apple"),Term("content","bear")])

用parser得到一个查询语句，你可以使用默认的qparser模块里面的query parser。QueryParser构造器的第一个参数是默认的搜索域，这通常是“正文文本”域第二个可选参数是用来理解如何parse这个域的schema对象：

#Parse a query string

from whoosh.qparser import QueryParser

parser =QueryParser("content",ix.schema)

myquery = parser.parse(querystring)

一旦你有了Searcher和query对象，你就可以使用Searcher对象的search()方法进行查询并且得到一个结果对象

>>>results =searcher.search(myquery)

>>>print len(results)

1

>>>print results[0]

{"title": "Second try","path": /b,"icon":"/icon/sheep.png"}

默认的QueryParser实现了一种类似于lucene的查询语言，他允许你使用连接词AND和OR以及排除词NOT和组合词together来搜索，他默认使用AND将从句连结起来（因此默认你所有的查询词必须都在问当中出现）

>>>print(parser.parse(u"render shade animate"))

And([Term("content","render"), Term("content", "shade"),Term("content", "animate")])

>>>print(parser.parse(u"render OR (title:shade keyword:animate)"))

Or([Term("content","render"), And([Term("title", "shade"),Term("keyword", "animate")])])

>>>print(parser.parse(u"rend*"))

Prefix("content","rend")

Whoosh处理结果包含额外的特征，例如：

1.按照结果索引域的值排序，而不是按照相关度

2.高亮显示原文档中的搜索词

3.扩大查询词给予文档中找到的少数值

4.分页显示（例如显示1-20条结果，第一到第四页的结果）

===================】================================】

Searcher：

class Searcher(object): 由index对象得到，接收query对象，返回res对象。

Wraps an:class:`~whoosh.reading.IndexReader` object and provides methods for searchingthe index. # 本质上是对 index reader的封装。

def __init__(self,reader, weighting=scoring.BM25F, closereader=True,

        fromindex=None, parent=None):

"""

:param reader:An :class:`~whoosh.reading.IndexReader` object for

the index to search.

:param weighting:A :class:`whoosh.scoring.Weighting` object to use to

score found documents.（评分模型传入到searcher里面）

:param closereader:Whether the underlying reader will be closed when

the searcher is closed.

:param fromindex:An optional reference to the index of the underlying

reader. This is required for:meth:`Searcher.up_to_date` and :meth:`Searcher.refresh` to work.

"""

下面讲解里面的函数：

------------------------------------------------------------------------------

1， 首先是入口函数def search(self, q, **kwargs):，首先调用c =self.collector(**kwargs)，对文档进行过滤，self.search_with_collector(q,c)，再在过滤后的文档集合c上处理查询语句q。然后转移到collector.prepare(self, q, context)，和collector.run()，由collector对象完成结果对象的获取入口。Contex字典里面包含如评分函数之类的参数。

2， 里面还封装了如读取文档某个field的总长度的函数，很多和q无关的但是可以读取index的信息。如：doc_count_all，field_length，avg_field_length。如对特定文档信息的查询：defdocument_numbers(self,**kw): """Returns a generator of the document numbers fordocuments matching the given keyword arguments, where the keyword keys arefield names and the values are terms that must appear in the field，返回符合要求的文档id集合。def document(self, **kw):返回符合要求的一个文档。def idf(self, fieldname, text):计算单词的idf，计算是通过调用idf = self.weighting.idf(self, fieldname, text)不过会缓存结果cache[term] = idf

3， 因为index在不断的更新，所以search也需要跟新，和up_to_date和refresh函数都有关，所以会造成subsearchers，相应的每个subsearcher都有一个offset，表示docnum的偏移量。

4， def postings(self, fieldname, text, weighting=None, qf=1):是一个对底层ixreader.postings，另外还会考虑subsearchers的因素和设置评分函数，返回Matcher或者MultiMatcher。这里接收的是text，不是query对象。具体可以看ixreader.postings函数。

Result对象：是结果对象。

Hit对象：是result里面的一条记录。

Query解析：qparser解析字符串，得到query对象。或者自己直接构建query对象。

不同的parser适应不同的场景，不同的parser解析和生成不同的query，就像插件一样进行添加，就可以获取相应的功能。

phrase和sequence是不兼容的，其它的是兼容的。

# 这个只需要whoosh.qparser.FuzzyTermPlugin()模糊匹配就可以了

queryParser.add_plugin(whoosh.qparser.FuzzyTermPlugin())

Q = '"BM25F function"'

Q = '"BM25F function"~2' #使用SequencePlugin后，他就不是phrase，而是sequence

Q = '"BM25F~2 function"~2'

# 这个需要whoosh.qparser.SequencePlugin()来处理复杂的逻辑，phrase里面还包含模糊匹配。不然只能处理简单的phrase

queryParser.add_plugin(whoosh.qparser.FuzzyTermPlugin())  # 这个可别忘了

queryParser.remove_plugin_class(whoosh.qparser.PhrasePlugin)

queryParser.add_plugin(whoosh.qparser.SequencePlugin())  #phrase 和sequence是不兼容的，所以必须去掉前者，才能发挥sequence的复杂功能

Query类：query像是一个树或者python的list，层层封装包含。

class Term(qcore.Query):

Matches documents containing the given term(fieldname+text pair).

>>> Term("content",u"render")

Term是非常基本的query对象，只包含一个单词，以及对应要检索的field。

Range包含NumericRange和TermRange，属于模糊匹配。如：

>>> TermRange("id",u"apple", u"pear" )# to 'apple' and less than or equal to'pear'.

>>> nr =NumericRange("number", 10, 5925) # Match numbers from 10 to 5925 inthe "number" field.

下面讲解里面的子类：

------------------------------------------------------------------------------

WrappingQuery用来给一个query对象绑定一个权重。

CompoundQuery用来封装query之间的逻辑关系，如or，and，将简单的query封装成复杂的query。如Sequence和Ordered都继承自CompoundQuery。

Span是一个计算单词位置信息的类，SpanQuery是一个可以利用span信息的query类。来计算两个单词之间的距离是否满足一定的窗口。

Sequence和Phrase都是基于位置信息的query，但是内部都会

# Create the equivalent SpanNear2 queryfrom the terms

q = SpanNear2(terms, slop=self.slop,ordered=True, mindist=1)

# Get the matcher

m = q.matcher(searcher, context)

将查询语句变成spanquery对象，得到匹配的doc，然后再进行评分。

Spanquery的规则只能应用到match中，不能体现在score中。

Collector：收集文档结果，并返回results对象，可以cache很多中间结果信息。

This module contains "collector"objects. Collectors provide a way to gather"raw" results from a :class:`whoosh.matching.Matcher` object,implement sorting, filtering, collation,etc., and produce a :class:`whoosh.searching.Results` object

下面讲解里面的子类：

------------------------------------------------------------------------------

TopCollector：Returns the top N matching results sorted by score, usingblock-quality optimizations to skip blocks of documents that can't contributeto the top N。会直接排除掉不能排进前n名的文档。

FilterCollector：A collector that lets you allow and/or restrict certain documentnumbers in the results。

TimeLimitCollector：A collector that raises a :class:`TimeLimit` exception if the searchdoes not complete within a certain number of second。

TermsCollector：A collector that remembers which terms appeared in which termsappeared in each matched document。

SortingCollector：Returns all matching results sorted by a:class:`whoosh.sorting.Facet` object。根据特定的规则对结果进行排序。

Here's an example of a simple collectorthat instead of remembering the matched documents just counts up the number ofmatches::

class CountingCollector(Collector):

def prepare(self, top_searcher, q, context):

# Always call super method in prepare

Collector.prepare(self, top_searcher, q, context)

self.count = 0

def collect(self, sub_docnum):

self.count += 1

c= CountingCollector()

mysearcher.search_with_collector(myquery, c)

print(c.count)

简单的计数collector的例子。可以看出，matcher负责找到结果，collector负责进行排序，过滤，是对结果再处理。

Collector也会嵌套，比如普通collector作为TimeLimitCollector的self.child属性来存在。TimeLimitCollector封装了对普通collector的时间要求限制。

前面search讲了，search会跳转到collector的run函数上面。下面可以看到最终还是跳转到query对象的match函数上，进而任务落到query返回的matcher身上：

def run(self):

for subsearcher, offset in self.top_searcher.leaf_searchers():

self.set_subsearcher(subsearcher,offset)

self.collect_matches()

def set_subsearcher(self,subsearcher, offset):

self.subsearcher = subsearcher

self.offset = offset

self.matcher = self.q.matcher(subsearcher,self.context)

def collect_matches(self):

collect = self.collect

for sub_docnum in self.matches(): #matches会获取_step_through_matches中的id

collect(sub_docnum)

def _step_through_matches(self):

matcher = self.matcher

while matcher.is_active():

yield matcher.id()

matcher.next()

--------------------------------------------------------------------------

以Collector的子类ScoredCollector，以及ScoredCollector的子类TopCollector为例：

上面的分析可以看到通过yield协程技术，返回一个迭代器对象。迭代器一次返回docnum，然后调用collect来处理docnum。而collect函数首先调用matcher的score函数计算得到文档的评分，在调用final_fn函数计算文档的评分，最后在根据collector的不同调用_collect函数做不同的处理。如TopCollector就会根据分数score的大小是否排名前k，来觉得是否保存该文档docnum，如果是UnlimitedCollector就会直接保存docnum。（注意：可以看到也是协程技术，所以相当于matcher每产生一个docnum，它就接着计算对应文档的score，所以可以看到函数self.matcher.score()不需要传入任何参数，因为matcher里面还保存这它返回的docnum的上下文）。因为UnlimitedCollector和TopCollector都是ScoredCollector的子类，所以先用collect实现它们共有的部分，在使用_collect实现特例的部分，也实现代码之间分离。所以任务都转移到matcher.id如何产生docnum，以及matcher.score如何计算分数。接下来一段会先分析matcher是如何来的。

def collect(self, sub_docnum):

global_docnum = self.offset + sub_docnum

score = self.matcher.score()

if self.final_fn:

score =self.final_fn(self.top_searcher, global_docnum, score)

return self._collect(global_docnum, score)

def _collect(self, global_docnum, score):

items = self.items

self.total += 1

if len(items) < self.limit:

heappush(items, (score, 0 -global_docnum))

return 0 - score

elif score > items[0][0]:

heapreplace(items, (score, 0 - global_docnum))

self.minscore = items[0][0]

return 0 - score

else:

return 0

 

Query类：

以query的子类sequence为例：

def matcher(self, searcher,context=None):

subs = self.subqueries

if not subs:

return matching.NullMatcher()

if len(subs) == 1:

m = subs[0].matcher(searcher, context)

else:

m = self._matcher(subs,searcher, context)

return m

def _matcher(self,subs, searcher, context):

from whoosh.query.spans import SpanNear

context = context.set(needs_current=True)

m = self._tree_matcher(subs,SpanNear.SpanNearMatcher, searcher,

context, None,slop=self.slop,

ordered=self.ordered)

return m

def _tree_matcher(self,subs,mcls, searcher, context, q_weight_fn,**kwargs):

subms = [q.matcher(searcher, context) forq in subs]

if len(subms) == 1:

m = subms[0]

elif q_weight_fn is None:

m = make_binary_tree(mcls, subms, **kwargs)

else:

w_subms = [(q_weight_fn(q), m) for q, m in zip(subs, subms)]

m = make_weighted_tree(mcls, w_subms, **kwargs)

# If this query had a boost, add a wrapping matcher to apply the boost

if self.boost != 1.0:

m = matching.WrappingMatcher(m, self.boost)

return m

可以看到，标红的代码部分构成递归循环，根据当前的查询语句q和searcher和context，最终返回一个树状结构的matcher。这里也可以看到query是如何被解析为一个树状结构的，也可以看到WrappingMatcher是对多个matcher封装成一个复合matcher。和collector得部分结合起来，最终进入到matcher.id()函数中去。（需要注意的是：构建make_weighted_tree的时候是需要SpanNearMatcher的，这为实现查询语句窗口提供了基础）

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当查询语句是复合查询语句的时候，会存在subqueries。否则调用matcher后生成单一的matcher，而不是树状结构的，也就是生成树状结构matchers里面的叶子节点。以query的子类Term为例：

def matcher(self, searcher, context=None):

fieldname = self.fieldname

text = self.text

if fieldname not in searcher.schema:

return matching.NullMatcher()

field = searcher.schema[fieldname]

try:

text = field.to_bytes(text)

except ValueError:

return matching.NullMatcher()

if (self.fieldname, text) in searcher.reader():

if context is None:

w = searcher.weighting

else:

w = context.weighting

m =searcher.postings(self.fieldname, text, weighting=w)

if self.minquality:

m.set_min_quality(self.minquality)

if self.boost != 1.0:

m = matching.WrappingMatcher(m,boost=self.boost)

return m

else:

return matching.NullMatcher()

可以看到对于包含一个term的查询语句matcher函数，最终会调用searcher.postings来生成最终的matcher，单个matcher会转移到searcher.posting，如前面所说，进而转移到ixreader.postings函数。两点注意：一个是评分函数weighting，另一个是单词的权重boost都在这里进行设置后者传入。

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查看whoosh.util 中的make_binary_tree和make_weighted_tree

def make_binary_tree(fn, args, **kwargs):

count = len(args)

if not count:

raise ValueError("Called make_binary_tree with empty list")

elif count == 1:

return args[0]

half = count // 2

return fn(make_binary_tree(fn, args[:half], **kwargs),

make_binary_tree(fn, args[half:],**kwargs), **kwargs)

内容很简单，就是利用fn递归构建一个课树。

def make_weighted_tree(fn, ls, **kwargs):

"""Takes a function/class that takes two positionalarguments and a list of

(weight, argument) tuples and returns a huffman-like weighted tree of

results/instances.

"""

if not ls:

raise ValueError("Called make_weighted_tree with empty list")

ls.sort()

while len(ls) > 1:

a = ls.pop(0)

b = ls.pop(0)

insort(ls, (a[0] + b[0], fn(a[1], b[1])))

return ls[0][1]

是构建一个哈夫曼树，那么权重调整了构建树方式的不同，权重应该是为了加快计算速度的一个指标。总而言之，这一步只是对子查询语句的返回的matchers构建一个树状的matcher。然后再用fn进行封装，也就是SpanNearMatcher，它返回一个SpanNearMatcher对象，但底层都还是需要归结到ixreader.postings函数来生成matcher。到现在为止，从query的解析，传入searcher，调用collector，最后又返回到searcher.postings，也就是查询的过程最终都归结于searcher.postings对ixreader.postings得封装，也就是给定field和查询text对索引进行查询，返回匹配的docnum。Collector和query对象只不过是处理了查询语句中的位置信息、单词权重boost信息、与或非等的逻辑关系。接下来进入ixreader.postings。

whoosh.reading.IndexReader看名字也知道是访问index的接口：

里面包含了很多访问index属性的方法，如：

all_terms(self): # Yields (fieldname, text) tuples for every term in the index.返回所有的（域名，单词）对。

all_doc_ids(self):# Returns an iterator of all (undeleted) document IDs in the reader.Matcher返回一个迭代器，一次产出所有的文档id

frequency(self,fieldname, text):# Returns the total number ofinstances of the given term in the collection.返回text在特定fieldname里面的频率。

field_length(self,fieldname):# Returns the total number of terms inthe given field.返回某个field的总长度。

doc_field_length(self,docnum, fieldname, default=0):# Returns the numberof terms in the given field in the given document.返回某个文档的field的长度。

most_frequent_terms(self,fieldname, number=5, prefix=''): Returns the top'number' most frequent terms in the given field as a list of (frequency, text)tuples.返回出现次数最多前k个单词。

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以IndexReader 的子类classSegmentReader(IndexReader)为例：

defpostings(self, fieldname, text, scorer=None):

from whoosh.matching.wrappers import FilterMatcher

if self.is_closed:

raise ReaderClosed

if fieldname not in self.schema:

raise TermNotFound("No  field%r" % fieldname)

text = self._text_to_bytes(fieldname, text)

format_ = self.schema[fieldname].format

matcher = self._terms.matcher(fieldname, text,format_, scorer=scorer)

deleted = frozenset(self._perdoc.deleted_docs())

if deleted:

matcher = FilterMatcher(matcher, deleted, exclude=True)

return matcher

好吧，转移到了_terms的matcher函数上了，从名字也可以看出，这是针对单个单词的matcher。而_terms是self._terms= self._codec.terms_reader(self._storage, segment)的实例，self._codec= codec if codec else segment.codec()等等，先到此为止，先来看看matcher类。

Matcher类：处理posting lists。最基础的第一个matcher对象由如：whoosh.filedb.filepostings.FilePostingReader给出。（Posting list应该是一个term的倒排索引上文档组成的链表）。

This module contains "matcher"classes. Matchers deal with posting lists. The most basic matcher, which readsthe list of postings for a term, will be provided by the backend implementation(for example, :class:`whoosh.filedb.filepostings.FilePostingReader`).

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Matcher实现了对postinglists的封装访问，以Matcher的子类UnionMatcher为例，分析其中的函数：

def replace(self, minquality=0):返回化简版本的matcher，比如UnionMatcher执行的是“或”的语义操作，如果其中一个子matcher失效了，那么就只剩下另一个了，这个时候将另一个返回即可。如果是IntersectionMatcher执行的是“与”的语义操作，如果一个子matcher失效了，那么久返回一个NullMatcherClass，因为“与”操作，必须两个matcher中都存在才可以，一个没有了，就说明整个都没有了。

def id(self):

_id = self._id

if _id is not None:

return _id

a = self.a

b = self.b

if not a.is_active():

_id = b.id()

elif not b.is_active():

_id = a.id()

else:

_id = min(a.id(), b.id())

self._id = _id

return _id

可以看到，因为执行的是“或”语义，返回每一个子matcher遇到的posting，按照从小到大的顺序，先返回其中比较小的。

def next(self):从当前posting移动下一个posting。因为是“或”操作，所以是移动id比较小的matcher。如果是IntersectionMatcher，那么肯定是移动到两个matcher共有的且下一个最小的posting上去。

def score(self):

a = self.a

b = self.b

if not a.is_active():

return b.score()

if not b.is_active():

return a.score()

id_a = a.id()

id_b = b.id()

if id_a < id_b:

return a.score()

elif id_b < id_a:

return b.score()

else:

return (a.score() + b.score())

可以看到返回两个子matcher的评分的和。进一步从LeafMatcher的score如下所示，可以看到对于叶子节点的matcher，返回的是scorer的score函数，参数是当前自己matcher。

def score(self):

return self.scorer.score(self)

也可以看出两个子matcher在计算分数的时候是相互分开的，这个是很致命的。比如要统计查询语句Q = '"BM25Ffunction"~2'在文档中出现的次数来作为评分，这是不可能的，因为单词BM25F形成LeafMatcher的实例lm1，单词function形成LeafMatcher的实例lm2，lm1和lm2是分开计算分数的，所以只会得到BM25F在文档中的频率加上function在文档中的频率之和来作为分数，而不是BM25F function在窗口2内的在文档中的频率。如文档：“BM25F BM25F BM25F termfunction function”。正常的算出来的分数应该是1，而whoosh算出来的分数是5。

def spans(self):

if not self.a.is_active():

return self.b.spans()

if not self.b.is_active():

return self.a.spans()

id_a = self.a.id()

id_b = self.b.id()

if id_a < id_b:

return self.a.spans()

elif id_b < id_a:

return self.b.spans()

else:

return sorted(set(self.a.spans()) | set(self.b.spans()))

返回span对象这个很重要，记录位置窗口信息。以后再详细讲。

结合我们之前讲的部分，可以看到，有matcher从posting中得到文档id，并matcher调用scorer的score来计算分数，传递的参数是matcher自身。

Scoring：有两中类，评分模型和评分函数类。

以BM25F评分模型为例。

class BM25F(WeightingModel):

def __init__(self, B=0.75, K1=1.2, **kwargs):

self.B = B

self.K1 = K1

self._field_B = {}

for k, v in iteritems(kwargs):

if k.endswith("_B"):

fieldname = k[:-2]

self._field_B[fieldname] = v

def supports_block_quality(self):

return True

def scorer(self, searcher, fieldname, text, qf=1):

if not searcher.schema[fieldname].scorable:

return WeightScorer.for_(searcher, fieldname, text)

if fieldname in self._field_B:

B = self._field_B[fieldname]

else:

B = self.B

return BM25FScorer(searcher, fieldname, text, B, self.K1, qf=qf)

class BM25FScorer(WeightLengthScorer):

def __init__(self, searcher, fieldname, text, B, K1, qf=1):

parent = searcher.get_parent()  #Returns self if no parent

self.idf = parent.idf(fieldname, text)

self.avgfl = parent.avg_field_length(fieldname) or 1

self.B = B

self.K1 = K1

self.qf = qf

self.setup(searcher, fieldname, text)

defscore(self, matcher):

return self._score(matcher.weight(), self.dfl(matcher.id()))

def _score(self, weight, length):

s = bm25(self.idf, weight, length, self.avgfl, self.B, self.K1)

return s

现来看如何得到searcher，searcher=ix.searcher(weighting= BM25F ())可以看到，首先在定义searcher的时候的时候，传入的是评分模型BM25F，这个时候可以设置B、K1等模型的自由参数。前面介绍过res= searcher.search(query,terms=True)最终都会回归到searcher.postings函数上。如下：

def postings(self, fieldname, text, weighting=None, qf=1):

weighting = weighting or self.weighting

globalscorer = weighting.scorer(self, fieldname,text, qf=qf)

if self.is_atomic():

return self.ixreader.postings(fieldname, text,scorer=globalscorer)

else:

from whoosh.matching import MultiMatcher

matchers = []

docoffsets = []

term = (fieldname, text)

for subsearcher, offset in self.subsearchers:

r = subsearcher.reader()

if term in r:

scorer= weighting.scorer(subsearcher, fieldname, text, qf=qf)

m =r.postings(fieldname, text, scorer=scorer)

matchers.append(m)

docoffsets.append(offset)

if not matchers:

raise TermNotFound(fieldname,text)

return MultiMatcher(matchers, docoffsets, globalscorer)

可以看到，searcher.postings会调用评分对象的scorer函数，传递进去searcher对象、检索的域fieldname和查询文本text。结合BM25F类中的scorer函数，将bm25的参数以及searcher生成并返回BM25Fscorer对象。这样就可以看到评分函数对象BM25Fscorer在评分的时候，可以接收到的信息有对index访问的searcher对象，被检索的域fieldname，检索查询单词文本text，自由参数B和K1，还有词频信息qf。另外matcher对象是在调用BM25Fscorer的score函数时传递进去的。

总结一下：searcher是访问索引信息的接口，可以获取到域的长度、特定文档域的长度、单词的总词频等信息。Matcher是访问满足查询语句要求的postings（即文档）的信息的接口，可以获取当前文档的id，当前单词在文档中的span，当前单词的权重weight。

Span：是实现窗口查询语句的基础，span本身就是两个数表示一个区间。如[2,6]表示文档第2个位置到第6个位置的跨度区间。

在需要位置信息的查询语句中都是需要span的，比如：查询在“text”域中，单词“whoosh”出现在单词“library”前面，而且它们之间的距离小于3。

from whoosh import query, spans

t1 = query.Term("text", "whoosh")

t2 = query.Term("text", "library")

q = spans.SpanNear2([t1, t2], slop=3, ordered=True)

slop表示窗口插槽的大小，ordered表示单词之间是否有序，比如如果ordered=False，那么在text field中“whoosh and library”和“library and whoosh”都是合法的，都会被检索到。

以Sequence类为例：

class Sequence(compound.CompoundQuery):

def _matcher(self, subs, searcher,context):

from whoosh.query.spans import SpanNear

context =context.set(needs_current=True)

m = self._tree_matcher(subs,SpanNear.SpanNearMatcher, searcher,

context, None, slop=self.slop,

ordered=self.ordered)

return m

可以看到Sequence类的构造的树装matcher是SpanNear.SpanNearMatcher类的实例。接下来转移到SpanNearMatcher类中：

class SpanNearMatcher(SpanWrappingMatcher):

def __init__(self, a, b, slop=1,ordered=True, mindist=1):

self.a = a

self.b = b

self.slop = slop

self.ordered = ordered

self.mindist = mindist

isect =binary.IntersectionMatcher(a, b)

super(SpanNear.SpanNearMatcher,self).__init__(isect)

def _find_next(self):

ifnot self.is_active():

return

child= self.child

r= False

spans= self._get_spans()

while child.is_active() and not spans:

r = child.next() or r

if not child.is_active():

return True

spans = self._get_spans()

self._spans= spans

returnr

defnext(self):

self.child.next()

self._find_next()

def _get_spans(self):

slop = self.slop

mindist = self.mindist

ordered = self.ordered

spans = set()

bspans = self.b.spans()

for aspan in self.a.spans():

for bspan in bspans:

if (bspan.end <aspan.start - slop

or (ordered andaspan.start > bspan.start)):

# B is too far in frontof A, or B is in front of A

# *at all* when orderedis True

continue

if bspan.start >aspan.end + slop:

# B is too far from A.Since spans are listed in

# start position order,we know that all spans after

# this one will also be too far.

break

# Check the distancebetween the spans

dist =aspan.distance_to(bspan)

if mindist <= dist <=slop:

spans.add(aspan.to(bspan))

return sorted(spans)

从SpanNearMatcher的初始化函数中，可以看到，它是本质上是对IntersectionMatcher类的一个封装，也就是单词之间执行的是“与”逻辑。要求文档同时包含所有的单词。然后将IntersectionMatcher设置为SpanNearMatcher的child属性（标红的代码部分）。也就是self.child来获取IntersectionMatcher对象。这个可以看SpanWrappingMatcher的构造函数。

之前的分析，我们知道每次通过调用matcher的next函数来使得matcher从当前posting移动到下一个posting。由上面的代码可以看到（标绿的代码部分），先要调用self.child.next()函数，进行移动，因为child是IntersectionMatcher对象，执行的是“与”逻辑，也就是会移动下一个包含所有查询单词的posting上。但是接着又调用了_find_next函数。

可以看到_find_next中主体是一个while循环，循环退出的条件是spans不为空，或者child.is_active()死掉了，也就是IntersectionMatcher对象找不到下一个符合条件的posting对象了。循环的主体是调用self.child.next()移动到下一个符合条件的posting上，并获取当前posting的spans，这个spans保存了当前posting(文档)中符合窗口条件的所有位置，如果spans为空，说明当前posting(文档)虽然包含了所有的查询单词，但是单词的位置不满足窗口条件。

_get_spans可以看到是如何计算spans的，计算spans的过程，也是检查是否符合窗口条件的过程。可以看到对于两个单词的spans，先获取各自在文档中的spans，也就是在文档中出现位置的，起始和结束位置对，[起点，终点]，然后依次计算a的span和b中的span之间的距离是否满足slop距离。a和b中的span都是从小打到按照顺序遍历的。

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到此我们可以看到，whoosh是如何找到满足特定窗口条件查询语句的文档，但是span的应用仅限于查找文档。也就是matcher.next()和matcher.id()。当调用matcher.scorer对文档进行评分的时候，都是按照查找树的结构递归下去，每个单词单独计算评分，然后再进行汇总，也就是我们之前说的，无法计算“whoosh query~2”在对文档中出现的次数来作为文档的评分。因为spans信息跟就没有传送到评分模型类中。

当然也不可以天真的认为match对象会传送给Scorer类，然后通过传递的matcher来获取span信息，因为传进去的matcher是这个单词的matcher，里面只包含了当前text在当前docnum中的spans信息，它的评分层次是基于单个单词，没有提供基于几个单词的，或者phrase或者sequence整体层次的评分接口。如果要实现的话，得修改SpanWrappingMatcher中的scorer函数