小编给大家分享一下python搜索模块的查询方法，希望大家阅读完这篇文章之后都有所收获，下面让我们一起去探讨吧！
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python的数据类型：1. 数字类型，包括int（整型）、long（长整型）和float（浮点型）。2.字符串，分别是str类型和unicode类型。3.布尔型，Python布尔类型也是用于逻辑运算，有两个值：True（真）和False（假）。4.列表，列表是Python中使用最频繁的数据类型，集合中可以放任何数据类型。5. 元组，元组用”()”标识，内部元素用逗号隔开。6. 字典，字典是一种键值对的集合。7. 集合，集合是一个无序的、不重复的数据组合。
1、说明
获取原始数据并构建倒排索引后，可根据用户输入查找相关内容。
先对用户的输入进行分词。
然后根据倒排索引获取与每个单词相关的文章。
最后，计算每个单词和相关文章之间的分数。分数越高，相关性越大。
2、实例
def search(self, query):
BM25_scores = {}
# 对用户输入分词
# 并将其变成 {word: frequency, ...} 的形式
query = jieba.lcut_for_search(query)
word2freq = self.format(query)
# 遍历每个词
# 计算每个词与相关文章之间的得分（计算公式参考 BM25 算法）
for word in word2freq:
data = self.iindex.get(word)
if not data:
continue
BM25_score = 0
qf = word2freq[word]
df = data['df']
ds = data['ds']
W = math.log((self.N - df + 0.5) / (df + 0.5))
for doc in ds:
doc_id = doc['id']
tf = doc['tf']
dl = doc['dl']
K = self.k1 * (1 - self.b + self.b * (dl / self.AVGDL))
R = (tf * (self.k1 + 1) / (tf + K)) * (qf * (self.k2 + 1) / (qf + self.k2))
BM25_score = W * R
BM25_scores[doc_id] = BM25_scores[doc_id] + BM25_score if doc_id in BM25_scores else BM25_score
# 对所有得分按从大到小的顺序排列，返回结果
BM25_scores = sorted(BM25_scores.items(), key = lambda item: item[1])
BM25_scores.reverse()
return BM25_scores看完了这篇文章，相信你对“python搜索模块的查询方法”有了一定的了解，如果想了解更多相关知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道，感谢各位的阅读！
