Создание Google

Создание и разработка поисковой системы

Аналогично Google, создание и разработка поисковой системы является сложной и многопроцессной задачей, требующей интеграции различных технологий и алгоритмов. В данном ответе я проведу обзор основных этапов и предоставлю некоторые примеры кода, чтобы показать, как можно выполнить задачу создания собственного поискового движка.

1. Сбор данных:

Первый шаг - создание механизма для сбора данных с веб-страниц. Мы можем использовать библиотеку request и BeautifulSoup для запросов HTTP и парсинга HTML-кода соответственно. Ниже приведен пример кода:


import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def get_html(url):
    response = requests.get(url)
    return response.text

def parse_html(html):
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
    # ваш код для извлечения данных с веб-страницы
    return extracted_data

url = "https://example.com"
html = get_html(url)
data = parse_html(html)

2. Индексация данных:

После сбора данных нужно произвести их индексацию. Для этого мы можем использовать обратный индекс, который поможет нам быстро найти нужные страницы в ответ на поисковый запрос. Пример кода для выполнения индексации:


def build_inverted_index(data):
    inverted_index = {}
    for doc_id, content in data.items():
        words = content.split()
        for word in words:
            if word not in inverted_index:
                inverted_index[word] = set()
            inverted_index[word].add(doc_id)
    return inverted_index

data = {
    "doc1": "Это текст первого документа",
    "doc2": "Второй документ содержит другой текст",
}
inverted_index = build_inverted_index(data)

3. Ранжирование страниц:

Определение порядка отображения страниц в ответе на поисковый запрос - это ключевой аспект создания поисковой системы. Одним из популярных алгоритмов ранжирования является PageRank, который используется Google. Пример кода для вычисления PageRank:


def calculate_page_rank(graph, damping_factor=0.85, max_iterations=100, epsilon=1e-4):
    num_pages = len(graph)
    page_rank = {page: 1 / num_pages for page in graph}
    for _ in range(max_iterations):
        new_page_rank = {}
        for page in graph:
            incoming_pages = [p for p in graph if page in graph[p]]
            new_page_rank[page] = (1 - damping_factor) / num_pages
            for ipage in incoming_pages:
                num_outlinks = len(graph[ipage])
                new_page_rank[page] += damping_factor * page_rank[ipage] / num_outlinks
        delta = sum(abs(new_page_rank[page] - page_rank[page]) for page in graph)
        if delta < epsilon:
            break
        page_rank = new_page_rank
    return page_rank

graph = {
    "pageA": ["pageB", "pageC"],
    "pageB": ["pageC"],
    "pageC": ["pageA"],
}
page_rank = calculate_page_rank(graph)

4. Построение пользовательского интерфейса:

Наконец, вам нужно создать пользовательский интерфейс, который позволяет пользователям вводить поисковые запросы и отображает результаты поиска. Пример простого интерфейса:


def search(index, query):
    if query not in index:
        return []
    return list(index[query])

index = {
    "keyword1": ["doc1", "doc2"],
    "keyword2": ["doc2"],
}

query = input("Введите поисковый запрос: ")
results = search(index, query)
print("Результаты поиска:", results)