whoosh的官方介绍：http://whoosh.readthedocs.io/en/latest/quickstart.html

因为做的是中文的全文检索需要导入jieba工具包以及whoosh工具包

直接上代码吧

from whoosh.qparser import QueryParser 
from whoosh.index import create_in 
from whoosh.index import open_dir 
from whoosh.fields import * 
from jieba.analyse import ChineseAnalyzer 
from get_comment import SQL 
from whoosh.sorting import FieldFacet 

analyser = ChineseAnalyzer()  #导入中文分词工具 
schema = Schema(phone_name=TEXT(stored=True, analyzer=analyser), price=NUMERIC(stored=True), 
          phoneid=ID(stored=True))# 创建索引结构 
ix = create_in("path", schema=schema, indexname='indexname') #path 为索引创建的地址，indexname为索引名称 
writer = ix.writer() 
writer.add_document(phone_name='name',price ="price",phoneid ="id") # 此处为添加的内容  
print("建立完成一个索引") 
writer.commit() 
# 以上为建立索引的过程 
new_list = [] 
index = open_dir("indexpath", indexname='comment') #读取建立好的索引 
with index.searcher() as searcher: 
  parser = QueryParser("要搜索的项目，比如“phone_name", index.schema) 
  myquery = parser.parse("搜索的关键字") 
  facet = FieldFacet("price", reverse=True) #按序排列搜索结果 
  results = searcher.search(myquery, limit=None, sortedby=facet) #limit为搜索结果的限制，默认为10，详见博客开头的官方文档 
  for result1 in results: 
    print(dict(result1)) 
    new_list.append(dict(result1))

注：

Whoosh 有一些很有用的预定义 field types，你也可以很easy的创建你自己的。

whoosh.fields.ID

这个类型简单地将field的值索引为一个独立单元（这意味着，他不被分成单独的单词）。这对于文件路径、URL、时间、类别等field很有益处。

whoosh.fields.STORED

这个类型和文档存储在一起，但没有被索引。这个field type不可搜索。这对于你想在搜索结果中展示给用户的文档信息很有用。

whoosh.fields.KEYWORD

这个类型针对于空格或逗号间隔的关键词设计。可索引可搜索（部分存储）。为减少空间，不支持短语搜索。

whoosh.fields.TEXT

这个类型针对文档主体。存储文本及term的位置以允许短语搜索。

whoosh.fields.NUMERIC

这个类型专为数字设计，你可以存储整数或浮点数。

whoosh.fields.BOOLEAN

这个类型存储bool型

whoosh.fields.DATETIME

这个类型为 datetime object而设计（更多详细信息）

whoosh.fields.NGRAM 和 whoosh.fields.NGRAMWORDS

这些类型将fiel文本和单独的term分成N-grams（更多Indexing & Searching N-grams的信息）

以上这篇使用python+whoosh实现全文检索就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持python博客。