html单页面聚合搜索
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html单页面聚合搜索相关知识
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Elasticsearch系列---常见搜索方式与聚合分析概要 本篇主要介绍常见的6种搜索方式、聚合分析语法，基本是上机实战，可以和关系型数据库作对比，如果之前了解关系型数据库，那本篇只需要了解搜索和聚合的语法规则就可以了。 搜索响应报文 以上篇建立的music索引为例，我们先看看搜索结果的属性都有哪些 { "took": 1, "timed_out": false, "_shards": { "total": 5, "successful": 5, "skipped": 0, "failed": 0 }, "hits": { "total": 1, "max_score": 1, "hits": [ { "_index": "music", "_type": "childre
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Elasticsearch系列---聚合查询原理概要 本篇主要介绍聚合查询的内部原理，正排索引是如何建立的和优化的，fielddata的使用，最后简单介绍了聚合分析时如何选用深度优先和广度优先。 正排索引 聚合查询的内部原理是什么，Elastichsearch是用什么样的数据结构去执行聚合的？用倒排索引吗？ 工作原理 我们了解到倒排索引对搜索是非常高效的，但是在排序或聚合操作方面，倒排索引就显得力不从心，例如我们举个实际案例，假设我们有两个文档： I have a friend who loves smile love me, I love you 为了建立倒排索
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使用Safe.js进行快速开发搜索引擎页面实践摘要: 这篇文章将会讲解如何使用safe.js快速开发一个web应用程序。在这篇文章里面，我就简单制作一个类似于搜索引擎的页面 这篇文章将会讲解如何使用safe.js快速开发一个web应用程序。前言：在这篇文章里面，我就简单制作一个类似于搜索引擎的页面开始：首先我们先建立一个Demo.html的文件，里面写上基本结构，并用script标签引入safe.js的文件：<!DOCTYPE html><html> <head> <title>Safe.js Demo</title> <m
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聚焦Python分布式爬虫必学框架Scrapy 打造搜索引擎创建Scrapy项目 scrapy startproject projectname 创建爬去模板 scrapy genspider example example.com 启动scrapy爬虫 scrapy crawl spidername scrapy命令行调试模式 scrapy shell 抓取的url 聚焦Python分布式爬虫必学框架Scrapy 打造搜索引擎 聚焦Python分布式爬虫必学框架Scrapy 打造搜索引擎 聚焦Python分布式爬虫必学框架Scrapy 打造搜索引擎 聚焦Python分布式爬虫必学框架Scrapy 打造搜索引擎 聚焦Python分布式爬虫必学框架Scrapy 打造搜索引擎
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- 5. 信息综合搜索 信息的搜集往往不是单一的，是由类似上面列举的很多方式的组合。我们经常听到一个词 人肉搜索，大家都很惊讶网络神人技术太强，其实主要还是因为我们散布在网上的资料信息太多了。这些零碎的资料拼一拼还是能获得很全的信息的。搜索引擎随便输入你的名字，或者外加几个关键词可能查到你在哪所学校，参加了某某活动，获得了某某名次的奖励你在哪所公司，缴交的一些社保信息你在某个网站的评论根据你的昵称到 QQ 上面搜索，同一个昵称到处用概率还是很大的，如果有手机号那就更加准确了，紧接着可以根据你的 QQ 空间获取更多你私人的信息。（这以前是非常好查的，现在腾讯也一直在完善信息安全这块）也可能是到其他平台去搜索：微博，头条，人人网，58同城 等照片网上搜索相似百度搜索引擎就有根据图片搜索到功能到政府的一些网站，如 信用xx ，上面根据法人名字也能搜索不少有价值的东西。
- 1. HTML 的语义化 HTML 语义化是指使用恰当语义的 html 标签、class 类名、ID、属性名称 等内容，让页面具有良好的结构与含义，从而让人和机器都能快速理解网页内容。语义化的 HTML 页面一方面可以让搜索引擎高效的理解和搜集网页内容；另一方面方便开发维护人员读懂代码。总结起来就是：正确的标签做正确的事情，页面内容结构化方便开发人员阅读，便于浏览器搜索引擎解析。
- 3. 聚合操作 聚合操作是分组的目的，通过聚合操作对各组数据进行聚合，得到一定的分析效果，Pandas 中提供了大量的聚合操作函数，我们下面列举了部分，用以展示数据分组后进行聚合操作的效果。函数名说明 count 各分组中非 NaN 值的数量 sum 各分组中非 NaN 值的和 mean 各分组中非 NaN 值的平均值下面我们通过代码详细介绍聚合函数的使用：1. sum() 函数该函数用于求各组数值数据的和，非数值数据不进行该聚合操作。data.groupby(['技术方向','推出时间']).sum()# --- 输出结果 --- 年均销售数量 价格技术方向 推出时间 前端 1990年 378 79.9 1995年 678 59.5 后端 1972年 35 33.9 1983年 125 75.0 1995年 230 45.6# 结果解析：这里我们指定分组索引依据为列表，传入‘技术方向’，‘推出时间’，则分组是先以技术方向分为“前端”和“后端”，再以推出时间进行分组，带分组之后，进行 sum() 各组求和的聚合运算，得到各组的年均销售数量和价格的数据结果。在这里我们要补充一个下 groupby () 函数中的一个参数：as_index ，该参数默认为 True，是用来指定是否用分组索引作为聚合结果数据集的行索引，上面的代码中，默认 as_index=True ，因此行索引会有两层，分别为技术方向和推出时间，下面我们通过指定 as_index=False , 默认行索引会从 0 开始生成序列：# data 为上面解析的数据对象# 指定 as_index=Falsedata.groupby(['技术方向','推出时间'],as_index=False).sum()# --- 输出结果 --- 技术方向 推出时间 年均销售数量 价格0 前端 1990年 378 79.91 前端 1995年 678 59.52 后端 1972年 35 33.93 后端 1983年 125 75.04 后端 1995年 230 45.6# 结果解析：可以看到聚合后的数据集行索引为默认生成。2. count() 函数该函数用于计算分组后各组数据的数量。# data 为上面解析的数据对象# count() 函数data.groupby(['技术方向','推出时间'],as_index=False)['编程语言','年均销售数量','价格'].count()# --- 输出结果 --- 技术方向 推出时间 编程语言 年均销售数量 价格0 前端 1990年 2 2 21 前端 1995年 1 1 12 后端 1972年 1 1 13 后端 1983年 1 1 14 后端 1995年 1 1 1结果解析：这里我们通过 count () 进行聚合，并指定只聚合 “编程语言”，“年均销售数量”，“价格” 列的数据数量。3. mean() 函数该函数用于进行各分组数据的平均值的计算，该函数只对数值数据进行聚合。# data 为上面解析的数据对象# mean() 函数data.groupby(['技术方向'],as_index=False).mean()# --- 输出结果 --- 技术方向 年均销售数量 价格0 前端 352 46.4666671 后端 130 51.500000结果解析：通过 groupby 指定以技术方向进行分组，分为前端和后端，然后进行平均值的聚合操作。
- 2.3 搜索 logcat 消息 要搜索 logcat 中当前显示的消息，请执行以下操作：如果我们想要使用正则表达式搜索模式，请选择 Regex。在搜索字段中输入字符序列。Logcat 输出会相应地显示更改。按 Enter 键以在此会话期间将搜索字符串保存到菜单中。要重复搜索，请从搜索菜单中选择。根据需要选择或取消选择 Regex。
- 3. 搜索功能 如果你想搜索某个项目的代码仓库，那么就可以借助 GitHub 的搜索功能。例如我想搜索 “React” ，就可以在搜索框输入关键词并点击 All GitHub：注意这里有个快速定位到你想要的结果的小技巧，就是利用搜索排序，我们一般选择默认的 “Best match” 排序，这个排序方式一般是基于你的搜索关键词进行一个综合评估，然后得出的先后顺序。或者基于 “Most stars” 排序，这个排序方式一般是基于代码仓库的 Stars 数量，毫无疑问，绝大多数情况下我们要找的代码仓库肯定是使用者最多，最出名的项目，所以选择这种排序方式一般也可以快速定位到我们想要的结果。
- 1. 搜索技巧 在之前的章节中，我有提到过一点搜索的小诀窍，但是没有细说。现在我将详细讲解一下怎么快速精准得定位到我们想要查找的内容，毕竟搜索是我们平时在使用 GitHub 的过程中是最常用的功能之一，提高搜索效率可以帮我们节省很多时间。接下来，我将用一个例子来一步步展现如何快速搜索到想要的内容：假设我的项目中要使用一个可以随意拖拽的组件，而且我的项目是基于 React 技术栈，想在 GitHub 上面找下有没有现成的组件可以使用。
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