verdant search

目前为了考虑后端的负载量，将搜索引擎的后端改成了flask
但是其临时存储结构CubeQL用了fastapi
官网: http://115.29.198.35 作者邮箱：xcloudfance@outlook.com

Key Feature

搜索引擎会自动从其他搜索引擎上寻找数据库缺失的搜索结果，自动更新
直接关联有道词典，查词更方便
搜索没有广告，界面更加简洁
无痕搜索，不会产生大数据杀熟
对csdn等博客网页实现去相似化，提高了搜索效率(coming)
插件系统即将上线
支持实时在线反馈bug和建议
分布式爬虫+自我实现的临时数据库(CubeQL)

运行截图

CubeQL

用于青荇搜索的临时存储结构，实现类似redis的功能，同时还能通过布隆过滤器模块来过滤已经爬虫过的网址，用作去重

预计使用vlang进行速度优化

0.1.1更新阶段

实现了对数据库内关键词的网页动态排序
将后端改成了flask，其他的仍然使用fastapi

0.1.2 更新

对分布式爬虫爬取的statuscode出现404仍然收录的问题进行优化
增加了搜索结果网页排序和权值增加（重定向）

0.1.3 更新

对其他搜索引擎进行爬虫汇总
修复了一些bug
实现了bloomfilter布隆过滤器的实现，让筛选直接从mysql中脱离，接下来要实现mysql分库存储数据，减轻负担
并且实现了一个定时保存器
对其他搜索引擎的爬虫使用了selenium

0.1.4 更新 2020/01/30

增加了crisp API方便用户提交意见
实现了postgresql的转移（从mysql）
增加了对bing的结果爬虫（没实现）
解决了之前对搜素联想词的机制优化，现在只要输入一个新字符就会发送请求
修复了爬虫和cubeql的已知bug

0.2 更新 2020/02/27

发现了二次分词搜索关键词的bug
发现了postgresql在爬虫时数据类型的bug
新增了对关键词的必应爬虫，现在搜不到的关键词爬虫会自动去必应搜索获取
修改了爬虫和搜索主程序的部分逻辑问题

0.2.1 更新 2021/08/05

增加了青荇趋势(/trend)
修改了cubeql的爬虫处理队列的规则
修复已知bug

0.3.1 更新 2021/09/29

插件系统上线(The extension system is released)
新增一个插件: huyaoiBlog
预计接下来更新会很大一部分和插件相关

0.3.6 更新 2021/12/15

优化了很多目录结构
修复了很多bug
并且新增了每日一词的功能
好像性能提升了一点

User-agent

Mozilla/5.0 (compatible;VerdantSpider/1.0)

To-do

增加一些必要的搜索引擎权值动态更新的功能(done)
实现中文->拼音的模糊搜索(需要建立新的映射表)
实现分割数据库存储
转换为postgresql(done)
统计每次搜索的细节，方便总结(done)
添加cubeql实现的分布式锁
实现搜单词保存在云端，服务器不需要多次爬虫
实现点击音量图标后再爬虫音频
实现vlang代替大部分python功能，优化性能
实现每日搜索热点
实现各种搜索引擎的智能汇总
用容器管理环境，实现一键部署和一键运行
对搜索的每个单条索引进行寿命周期，过一段阵子就会降低权值（需要新的程序来维护）(done)
实现simhash，实现csdn等博客类网站的去重
支持多样化搜索，更人性化的筛选器

postgresql 参考版本为11.10

Environment

python >= 3.6

flask

fastapi==0.54.1

psycopg2

starlette

requests_html

jieba

demjson

bloomfilter_live

gevent

迁移postgresql遇到的问题

postgresql只支持单引号来包含字符串
用户名和mysql不一样
postgresql有模式，但是不需要注意sql修改，因为会自动指向public模式

使用方法

目录结构

├─.vscode
├─docs
├─resources
│ ├─config
│ ├─CubeQL
│ │ └─__pycache__
│ ├─lib
│ ├─Spider
│ │ └─__pycache __ │ ├─static
│ │ ├─css
│ │ ├─img
│ │ └─music
│ ├─templates
│ └─__pycache __
└─sql

docs : 定期存放文档

resources ：源码存放目录

config：配置文件json的备用存放目录（真正调用在根目录，目前尚未完成对目录结构的优化

CubeQL：存放CubeQL相关源码的目录

Spider：存放爬虫的目录

lib：存放requirements

static：存放静态文件

templates：存放模板文件

sql：存放备用的建表sql文件

backend.py - 搜素引擎后端文件

config.json - 配置文件，只有在运行代码的根目录的json文件才生效

运行步骤

可能environment里面有一些库没有提到，反正有什么装什么

修改config.json的数据库账号密码和ip

确保postgresql是开着的

在CubeQL目录下运行

uvicorn CubeQL:app --port 1278

在resources目录下运行

python backend.py

在spider目录下运行（不运行也可以打开青荇搜索）

python CDS-Distributed.py

青荇趋势

通过访问/trend即可，可以统计出所有关键词的搜索频率

插件系统

编写插件系统相当简单，插件系统本质上就是有一个前端框架在搜索结果下方，可以通过根目录的extensions.json（后面会放到config文件夹）进行对插件的注册

然后在extensions的文件夹里面新建一个index.html和package.json， json可参考huyaoiBlog的

package.json

XcloudFance/Verdant_Search