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빅 데이터 시대에 고성능 실시간 검색 엔진은 신속하게 응답하고 대량의 데이터를 처리하는 데 중요해졌습니다. 비동기식 코 루틴 기술의 출현은 개발자가 이러한 엔진을 효율적으로 구축 할 수 있도록 도와 줄 수있는 새로운 방법을 제공합니다. 이 기사는 비동기식 코 루틴의 원리를 자세히 살펴보고 특정 코드 예제를 사용하여 효율적인 실시간 검색 엔진을 구축하는 방법을 보여줍니다.
비동기 코 루틴은 코 루틴 스위칭 및 비 차단 I/O 운영을 통해 시스템 리소스를 효율적으로 활용할 수있는 가벼운 동시 프로그래밍 모델입니다. 기존의 동기 차단 모델에서 각 요청은 스레드를 점유해야하므로 리소스를 낭비합니다. 비동기식 코 루틴은 대체 작업을 통해 시스템의 동시 처리 기능을 크게 향상시킵니다. 스레드 차단을 피할 수 있으므로 시스템 처리량 및 응답 속도가 향상됩니다.
효율적인 실시간 검색 엔진을 구축하기 위해 비동기 IO 라이브러리, 캐싱 메커니즘 및 역 색인화와 같은 기술을 채택 할 수 있습니다.
실시간 검색 엔진의 핵심 중 하나는 많은 동시 요청을 처리하는 것입니다. 비동기 IO 라이브러리는 비 차단 작업을 제공하고 동시성 성능을 효과적으로 향상시킬 수 있습니다. 파이썬의 토네이도와 비동기 IO 라이브러리의 두 개의 비동기 IO 라이브러리로 여러 동시 요청을 효율적으로 처리 할 수 있습니다.
검색 엔진은 종종 반복 계산 문제에 직면합니다. 동일한 키워드를 검색 할 때마다 검색 결과를 다시 계산하여 많은 컴퓨팅 리소스를 낭비합니다. 이 문제를 해결하기 위해 캐시 메커니즘을 캐시 계산 검색 결과에 도입하고 불필요한 계산을 줄일 수 있습니다.
역 색인화는 키워드를 문서 위치에 매핑하여 검색 효율성을 향상시키는 공통 데이터 구조입니다. 거꾸로 된 색인을 사용하여 특정 키워드가 포함 된 문서를 신속하게 찾아 검색 엔진 응답 속도를 향상시킵니다.
다음은 토네이도 비동기 IO 라이브러리 및 역 지수를 기반으로 한 실시간 검색 엔진의 코드 예입니다.
import tornado.web
import tornado.ioloop
import asyncio
# 검색 엔진 클래스를 정의합니다
class SearchEngine:
def __init__(self):
self.index = {} # 역 지수
# 문서를 추가하십시오
def add_document(self, doc_id, content):
for word in content.split():
if word not in self.index:
self.index[word] = set()
self.index[word].add(doc_id)
# 키워드로 검색하십시오
def search(self, keyword):
if keyword in self.index:
return list(self.index[keyword])
else:
return []
class SearchHandler(tornado.web.RequestHandler):
async def get(self):
keyword = self.get_argument('q') # 검색 키워드를 얻으십시오
result = search_engine.search(keyword) # 검색을 수행하십시오
self.write({'result': result}) # 검색 결과로 돌아갑니다
if __name__ == "__main__":
search_engine = SearchEngine()
search_engine.add_document(1, 'This is a test')
search_engine.add_document(2, 'Another test')
app = tornado.web.Application([
(r'/search', SearchHandler)
])
app.listen(8080)
asyncio.set_event_loop_policy(asyncio.WindowsSelectorEventLoopPolicy()) # 해결되었습니다Windows아래 오류 문제
tornado.ioloop.IOLoop.current().start()이 코드는 반전 인덱스에 문서를 추가하고 키워드를 기반으로 검색하는 기능이 포함 된 'SearchEngine'클래스를 정의합니다. 또한 검색 요청을 수신하고 검색 결과를 반환하는 'SearchHandler'클래스를 만들었습니다. 비동기 IO와 거꾸로 된 인덱싱의 조합을 통해 간단하고 효율적인 실시간 검색 엔진을 구축했습니다.
이 기사를 통해 비동기식 코 루틴 기술과 고성능 실시간 검색 엔진 개발에 적용 할 수있는 방법에 대해 배웁니다. 비동기 IO 라이브러리 및 거꾸로 된 인덱싱과 같은 기술을 통해 검색 엔진의 처리량 및 응답 속도를 효과적으로 향상시킬 수 있습니다. 이 기사가 개발자에게 고성능 시스템에서 비동기식 코 루틴의 더 많은 응용 프로그램을 탐색 할 수있는 영감을 제공 할 수 있기를 바랍니다.
