Python下的全文搜索程序完整实现涉及的内容比较多，需要通过各种Python库来完成。以下是一个简单的基于搜素词的全匹配和相关匹配的程序框架。
1. 安装必要的库
全文搜索需要使用到的Python库有很多，包括处理文档、分词、建立索引、搜索相关匹配等，这里只列出几个常用的库：
nltk：自然语言处理的库，提供分词、停用词过滤等功能whoosh：纯Python实现的全文搜索引擎，支持中文分词jieba：中文分词库pandas：用于处理表格数据
在运行以下程序之前，需要安装以上必要的库。
2. 数据预处理
一般情况下，需要从文本中抽取出需要搜索的信息，同时还需要进行一些预处理工作，例如对文本进行清洗、分词、词干提取、去除停用词等操作，以便进行后续的索引和搜索。
import re
import nltk
import whoosh.index as index
from whoosh.fields import *
from whoosh.qparser import QueryParser
from jieba.analyse import ChineseAnalyzer
from nltk.stem.porter import PorterStemmer
from nltk.corpus import stopwords
def preprocessing(text):
# 去除标点符号、特殊字符等
text = re.sub(r'[^\w\s]', '', text)
# 针对中文文本进行分词
stopwords_list = stopwords.words('english')
chinese_analyzer = ChineseAnalyzer(stopwords=stopwords_list)
tokens = [token.text for token in chinese_analyzer(text, positions=True,
check_well_formed=False)]
# 对英文文本进行分词
tokens = nltk.word_tokenize(text)
# 词干提取
porter_stemmer = PorterStemmer()
tokens = [porter_stemmer.stem(token) for token in tokens]
# 去除停用词
tokens = [token for token in tokens if token not in stopwords.words('english')]
# 拼接列表为字符串
return ' '.join(tokens)preprocessing函数接受一个文本字符串 text 作为输入，返回预处理后的文本。该函数实现了对中文和英文文本的分词、词干提取和去除停用词等预处理操作。
3. 索引建立
def create_index(docs, index_path):
"""
建立索引
:param docs: 包含文档内容的列表
:param index_path: 索引存储路径
:return: None
"""
if not index.exists_in(index_path):
# 定义schema
schema = Schema(title=TEXT(stored=True), content=TEXT(stored=True))
# 创建索引
ix = index.create_in(index_path, schema)
# 写入索引
writer = ix.writer()
for doc in docs:
writer.add_document(title=doc['title'], content=doc['content'])
writer.commit()create_index函数接受两个参数：包含文档内容的列表 docs，和索引存储路径 index_path。该函数使用 whoosh 库建立索引，并保存到指定的路径中。由于 whoosh 库不支持中文分词，因此需要使用 jieba 库进行中文分词。
4. 基于搜索词的全匹配搜索
def search_docs(query_str, index_path):
with index.open_dir(index_path) as ix:
# 创建 Query 对象
parser = QueryParser("content", schema=ix.schema)
query = parser.parse(query_str)
# 执行搜索
with ix.searcher() as searcher:
results = searcher.search(query)
doc_data = []
for hit in results:
data = {"title": hit["title"], "content": hit["content"]}
doc_data.append(data)
return doc_datasearch_docs函数接受两个参数：搜索查询字符串 query_str 和索引存储路径 index_path。该函数使用 whoosh 库执行基于搜索词的全匹配搜索，并将结果返回为包含文档标题和内容的字典列表。
5. 基于搜索词的相关匹配搜索
def search_related_docs(query_str, index_path):
with index.open_dir(index_path) as ix:
# 分析查询语句，获取关键词
parser = QueryParser("content", schema=ix.schema)
query = parser.parse(query_str)
keywords = query.extract_terms()
# 执行搜索
with ix.searcher() as searcher:
doc_scores = {}
for kw in keywords:
# 获得包含关键词的文档列表
sub_query = QueryParser("content", schema=ix.schema).parse(kw)
sub_results = searcher.search(sub_query, limit=None)
for hit in sub_results:
doc_id = hit.docnum
# 计算文档向量
if doc_id not in doc_scores:
doc_scores[doc_id] = 0
doc_scores[doc_id] += hit.score
# 排序并返回结果
sorted_doc_scores = sorted(doc_scores.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:10]
doc_ids = [pair[0] for pair in sorted_doc_scores]
doc_data = []
for doc_id in doc_ids:
doc = searcher.doc(doc_id)
data = {"title": doc["title"], "content": doc["content"]}
doc_data.append(data)
return doc_datasearch_related_docs函数接受两个参数：搜索查询字符串 query_str 和索引存储路径 index_path。该函数使用 whoosh 库执行基于搜索词的相关匹配搜索，并将结果返回为包含文档标题和内容的字典列表。该函数使用 nltk 库进行词干提取和去除停用词的预处理，使用余弦相似度进行相关度排序。
以上代码仅是搜索程序的基本框架，还有很多需要考虑的因素，例如索引更新、索引分片、多语言支持、错误处理、结果过滤等等。这些因素需要从应用程序的实际情况出发，进行具体设计和实现。
