C#代码搜索器
WEBUS2.0 In Action - [源代码] - C#代码搜索器
最近由于工作的需要, 要分析大量C#代码, 在数万个cs文件中搜索特定关键词. 这是一项非常耗时的工作, 用Notepad++要运行接近半个小时. 于是我利用WEBUS2.0 SDK创建了一个代码搜索器程序, 非常方便的完成了这项工作.
Code Search程序首先会在选定的目录中搜索所有cs文件:
private void btnOpen_Click(object sender, EventArgs e)
{
try
{
if (folderBrowserDialog1.ShowDialog() == System.Windows.Forms.DialogResult.OK)
{
Task.Factory.StartNew(IndexProc);
//...
}
然后创建IIndexer, 并在一个线程中为所有找到的文件编制索引:
void IndexProc()
{
var files = Directory.GetFiles(folderBrowserDialog1.SelectedPath, "*.cs", SearchOption.AllDirectories);
if (files != null && files.Length > 0)
{
//...this.ResetIndex();
foreach (var file in files)
{
Document doc = new Document();
doc.Fields.Add(new Field("FileName", file, FieldAttributes.None));
doc.Fields.Add(new Field("Code", StringHelper.LoadString(file), FieldAttributes.AnalyseIndex));
m_Index.Add(doc);
//...
}
}
//...
} void ResetIndex()
{
if (m_Index != null)
{
m_Index.Close();
}
m_Index = new IndexManager(new CodeAnalyzer());
m_Index.DumpDocs = 3000;
m_Index.DumpSize = 10;
m_Index.MinIndexSize = int.MaxValue;
m_Index.MaxIndexSize = int.MaxValue;
m_Index.MergeFactor = int.MaxValue;
m_Index.New(AppDomain.CurrentDomain.BaseDirectory + @"\Index");
m_Searcher = new IndexSearcher(m_Index);
}
通过调节DumpDocs和DumpSize, 可以优化程序的内存占用;
通过调节Min/MaxIndexSize和MergeFactor, 可以优化程序的IO性能, 目前我设置的MinIndexSize最大意味着自始至终只会生成一个索引片段; MergeFactor最大意味着从不合并索引片段.
在创建索引的时候, 我们使用的是专门为代码分析设计的IAnalyzer:
class CodeAnalyzer : IAnalyzer
{
//...public ITokenStream GetTokenStream(Webus.Documents.Field field)
{
if (field.Name == "Code")
{
return this.GetTokenStream(field.Value.ToString());
}
else
{
return null;
}
}
} class CodeTokenStream : ITokenStream
{
HashSet<string> stops = new HashSet<string>(new string[] {
"abstract",
"event",
"new",
//...
"enum",
"namespace",
"string"
});
Queue<Token> m_Buffer = new Queue<Token>();
public CodeTokenStream(string text)
{
MatchCollection mc = Regex.Matches(text, @"\w+");
foreach (Match m in mc)
{
var key = m.Value.ToLower();
if (stops.Contains(key) == false)
{
m_Buffer.Enqueue(new Token(key, m.Index, m.Length));
}
}
}
//...
}
这个分析器中包含了所有C#的关键词, 由于他们是绝对高频词并且没有搜索的意义, 因此在分析的时候会跳过这些词汇而不做任何处理.
在编制索引的时候通过事件将状态更新到UI上面:
private void frmCodeSearch_Load(object sender, EventArgs e)
{
try
{
this.StatusChanged += new StatusChangeEventHandler(frmCodeSearch_StatusChanged);
//...
} delegate void UpdateUI();
void frmCodeSearch_StatusChanged(object sender, string status)
{
this.Invoke(new UpdateUI(() => { this.txtStatus.Text = status; }));
}
这里是跨线程更新UI, 因此需要使用this.Invoke来封送相应操作.
索引编制过程中就可以开始搜索了:
对应代码如下:
private void txtKeyword_TextChanged(object sender, EventArgs e)
{
try
{
TermQuery query = new TermQuery(new Term("Code", txtKeyword.Text.ToLower()));
var hits = m_Searcher.Search(query);
List<SearchResult> result = new List<SearchResult>();
foreach (HitDoc hit in hits)
{
StandardHighlighter hl = new StandardHighlighter(hit);
result.Add(new SearchResult(hit));
}
dgvResult.DataSource = result;
}
catch (Exception ex)
{
MessageBox.Show(ExceptionHelper.ToString(ex));
}
}
创建一个TermQuery对象, 对Code字段进行搜索, 构建List<SearchResult>类型的结果集, 并且绑定到DataGridView上面, 大功告成! enjoy~!
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