lucene3.5近实时reader实现代码
reader类的用法与原理
reader类的用法与原理Reader类是一个Python内置的文件对象类型，它可以被用来读取文本文件中的内容。
这个类的用法和原理在Python编程中非常重要，因为在读取文件或者交换文件数据的时候经常需要用到它。
下面我们将详细介绍Reader类的用法和原理。
一、Reader类的用法1.打开文件：使用Reader类读取文件之前，首先要打开文件并将文件对象赋值给一个变量。
打开文件的语法如下：file = open('filename.txt', 'r')这里，filename.txt是需要读取的文件名，‘r’表示我们要以只读模式打开文件。
打开文件之后，我们需要使用read()方法将文件内容读取到Python环境中，读取操作完成后，务必记得关闭文件，以释放系统资源：file = open('filename.txt', 'r')text = file.read()file.close()可以将文件读取到Python列表中，每行变成一个列表项：file = open('filename.txt', 'r')lines = file.readlines()file.close()所有的行作为列表项被获取并储存在lines变量中。
2.读取方法Reader类提供了许多方法来读取文件，在这里我们介绍最常使用的几个方法。
a. read(size)方法：该方法从文件开始位置读取size个字符，并返回读取的字符串。
如果没有指定size参数，则读取整个文件。
file = open('filename.txt', 'r')text = file.read()print(text)b. readline()方法：该方法从文件中的当前位置读取一行，并返回该行字符串。
如果没有这一行，则返回空字符串。
file = open('filename.txt', 'r')line = file.readline()print(line)c. readlines()方法：该方法从文件中的当前位置读取所有行并返回列表。
reader在python中的用法
一、介绍Python语言Python是一种高级编程语言，由荷兰人Guido van Rossum于1989年发明，并于1991年发布。
它具有简单易学、代码清晰、能够快速开发等特点，因此在科学计算、人工智能、web开发等领域得到了广泛应用。
在Python中，有很多库和模块能够帮助程序员快速完成各种任务，其中就包括了用于读取文件的reader功能。
二、Python中的ReaderPython中的reader是用于读取文件或数据的一种工具或方法。
它可以帮助程序员快速获取文件中的内容，并进行处理、分析或展示。
在Python中，有多种方法和库可以实现reader的功能，比如使用内置的open()函数、csv模块中的reader方法等。
三、使用内置的open()方法进行文件读取1. 需要使用open()方法打开需要读取的文件，语法如下：```pythonfile = open('file.txt', 'r')```其中，'file.txt'是需要读取的文件名，'r'表示只读模式。
2. 接下来，可以使用read()方法读取文件的内容，并将其存储在一个变量中，如下所示：```pythoncontent = file.read()```这样就可以将文件的内容存储在变量content中了。
3. 记得在读取完文件后要使用close()方法关闭文件，以释放资源：```pythonfile.close()```这样就完成了使用内置的open()方法进行文件读取的过程。
四、使用csv模块中的reader方法读取CSV文件1. 如果需要读取CSV格式的文件，可以使用Python中的csv模块，并调用reader方法。
需要导入csv模块：```pythonimport csv```2. 使用open()方法打开需要读取的CSV文件，并创建一个Reader对象：```pythonwith open('file.csv', 'r') as csvfile:reader = csv.reader(csvfile)```其中，'file.csv'是需要读取的CSV文件名，'r'表示只读模式。
c语言编写pdf阅读程序
标题：C语言编写PDF阅读程序PDF是一种常用的电子文档格式，广泛应用于各种领域。
由于其跨平台、跨设备的特性，PDF已经成为数字文档的标准格式之一。
为了在C语言中实现PDF阅读功能，需要借助一些第三方库。
本文将介绍如何使用C语言编写PDF阅读程序，共分为六个大点，每个大点中包含3-5个小点。
一、选择合适的PDF处理库在C语言中，有很多第三方库可以用于处理PDF文件。
常用的PDF处理库有libcurl、libharu、Poppler等。
这些库提供了丰富的API，可以帮助开发者轻松地读取、解析和渲染PDF文件。
选择一个适合自己需求的库是实现PDF阅读程序的关键。
1. libcurl：一个用于数据传输的客户端库，可以用来下载PDF 文件。
2. libharu：一个开源的PDF生成库，也可以用来解析PDF文件。
3. Poppler：基于Xpdf库的跨平台PDF渲染库，提供了丰富的API用于PDF处理。
二、安装和配置库在开始编写代码之前，需要先安装和配置选定的PDF处理库。
不同库的安装和配置方法略有不同，具体可以参考库的官方文档。
一般来说，需要下载库的源代码，然后编译和安装。
在配置项目时，需要将库的头文件和库文件路径添加到编译器的包含目录和链接器库目录中。
三、读取和解析PDF文件读取和解析PDF文件是实现PDF阅读程序的核心步骤。
使用所选的PDF处理库，可以方便地读取和解析PDF文件的内容。
一般来说，需要读取PDF文件的元数据、页面内容、字体等元素，以便于后续的渲染和显示。
解析过程中可能需要处理PDF文件的加密和权限验证等问题。
1. 读取PDF文件：使用所选库提供的API，读取指定路径下的PDF文件。
2. 解析PDF元数据：解析PDF文件的元数据，如标题、作者、创建时间等。
3. 解析页面内容：解析PDF文件的页面内容，包括文本、图像、形状等元素。
4. 处理加密和权限验证：如果PDF文件被加密或设置了权限验证，需要处理这些问题以便于正常读取和解析。
Lucene入门+实现
Lucene⼊门+实现Lucene简介详情见：（）lucene实现原理其实⽹上很多资料表明了，lucene底层实现原理就是倒排索引（invertedindex）。
那么究竟什么是倒排索引呢？经过Lucene分词之后，它会维护⼀个类似于“词条--⽂档ID”的对应关系，当我们进⾏搜索某个词条的时候，就会得到相应的⽂档ID。
不同于传统的顺排索引根据⼀个词，知道有哪⼏篇⽂章有这个词。
图解：Lucene在搜索前⾃⾏⽣成倒排索引，相⽐数据库中like的模糊搜索效率更⾼！Lucene 核⼼API索引过程中的核⼼类1. Document⽂档：他是承载数据的实体（他可以集合信息域Field），是⼀个抽象的概念，⼀条记录经过索引之后，就是以⼀个Document的形式存储在索引⽂件中的。
2. Field：Field 索引中的每⼀个Document对象都包含⼀个或者多个不同的域(Field),域是由域名(name)和域值(value)对组成，每⼀个域都包含⼀段相应的数据信息。
3. IndexWriter：索引过程的核⼼组件。
这个类⽤于创建⼀个新的索引并且把⽂档加到已有的索引中去，也就是写⼊操作。
4. Directroy：是索引的存放位置，是个抽象类。
具体的⼦类提供特定的存储索引的地址。
（FSDirectory 将索引存放在指定的磁盘中，RAMDirectory ·将索引存放在内存中。
）5. Analyzer：分词器，在⽂本被索引之前，需要经过分词器处理，他负责从将被索引的⽂档中提取词汇单元，并剔除剩下的⽆⽤信息（停⽌词汇），分词器⼗分关键，因为不同的分词器，解析相同的⽂档结果会有很⼤的不同。
Analyzer是⼀个抽象类，是所有分词器的基类。
搜索过程中的核⼼类1. IndexSearcher ：IndexSearcher 调⽤它的search⽅法，⽤于搜索IndexWriter 所创建的索引。
2. Term ：Term 使⽤于搜索的⼀个基本单元。
javalucene用法
javalucene用法JavaLucene是一个用于全文检索的开源库，它提供了一个高效且可扩展的搜索引擎。
它基于Apache Lucene项目，并提供了Java编程语言的接口和实现。
使用JavaLucene，我们可以创建索引并搜索包括文本、数字、日期等数据类型的文档。
下面是一些常见的JavaLucene用法：1.创建索引：首先，我们需要创建一个用于存储索引的目录。
然后，我们可以使用IndexWriter类将文档添加到索引中。
每个文档包含一个或多个字段，我们可以指定字段的类型和分析方式。
分析器负责将文本分成单词，并对它们进行规范化和标准化，以便更好地进行搜索。
2.搜索：我们使用IndexSearcher类来执行搜索操作。
可以使用QueryParser类解析查询字符串，并将其转换为查询对象。
查询可以是简单的词语匹配、范围查询、模糊查询等。
搜索结果以文档的形式返回，我们可以根据需要对其进行排序、过滤等操作。
3.更新索引：如果需要对索引进行更新，例如添加新的文档或删除现有的文档，我们可以使用IndexWriter类来执行这些操作。
之后，我们需要使用IndexReader类来重新打开索引以获取最新的结果。
拓展：除了基本的索引和搜索功能，JavaLucene还提供了其他一些强大的功能：1.高级搜索：JavaLucene支持布尔搜索、通配符搜索、模糊搜索、模糊匹配、短语搜索等。
这些功能可以帮助我们更准确地定位所需的结果。
2.高亮显示：JavaLucene可以通过标记匹配结果中的关键词并进行高亮显示来改善用户体验。
这对于搜索结果的展示非常有帮助。
3.分布式搜索：JavaLucene可以与其他工具配合使用，如Apache Solr和Elasticsearch，进行分布式搜索。
这允许我们搭建具有高可用性和可扩展性的搜索引擎。
4.自定义扩展：JavaLucene允许用户通过实现自定义的分析器、查询解析器、评分算法等来扩展其功能。
Java实现lucene搜索功能的方法（推荐）
Java实现lucene搜索功能的⽅法（推荐）直接上代码：package com.sand.mpa.sousuo;import java.io.BufferedReader;import java.io.File;import java.io.FileReader;import java.io.FileWriter;import java.io.IOException;import java.io.PrintWriter;import java.sql.Connection;import java.sql.DriverManager;import java.sql.ResultSet;import java.sql.Statement;import java.util.Date;import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;import org.apache.lucene.document.Document;import org.apache.lucene.document.Field;import org.apache.lucene.index.IndexWriter;//增量索引/** 实现思路:⾸次查询数据库表所有记录，对每条记录建⽴索引，并将最后⼀条记录的id存储到storeId.txt⽂件中* 当新插⼊⼀条记录时，再建⽴索引时不必再对所有数据重新建⼀遍索引，* 可根据存放在storeId.txt⽂件中的id查出新插⼊的数据，只对新增的数据新建索引，并把新增的索引追加到原来的索引⽂件中* */public class IncrementIndex {public static void main(String[] args) {try {IncrementIndex index = new IncrementIndex();String path = "E:\\Test\\lucene_test\\poiIdext";//索引⽂件的存放路径String storeIdPath = "E:\\Test\\lucene_test\\storeId.txt";//存储ID的路径String storeId = "";Date date1 = new Date();storeId = index.getStoreId(storeIdPath);ResultSet rs = index.getResult(storeId);System.out.println("开始建⽴索引。
Lucene代码分析
1. Lucene源代码分析［1］首先讲一下Lucene的发音是Loo-seen，这是Lucene in Action中提到过的。
另外强调的一点是我用的版本是1.9版，大家看到这里不要惊讶，我用这么早的版本，是为了能更好的了解Lucene的核心。
如果有人看过最新的版本就应该了解，对于一个初学者，Lucene最高版本并不那么简单，它涉及了多线程，设计模式，对我反正是很挑战了。
我先看老版本这也是受《LINUX内核完全注释》作者赵炯的启发，他分析的不是最新的Linux内核，而是1.11的版本。
我开始还是用调试的方式来解释，我想大家和我一样，如果看了半天analyzer也会有点不耐烦，我先写一个什么意义都没有例子(有那么一点意义的例子，网上很多)：package forfun;import org.apache.lucene.analysis.SimpleAnalyzer;import org.apache.lucene.index.IndexWriter;public class Test{public static void main( String[] args ) throws Exception{IndexWriter writer = new IndexWriter( "E:\\a\\", newSimpleAnalyzer(), true);}}IndexWriter是最核心的一个类，一般的Blogger把其它所有的包都分析完了，就剩这最核心的一个包的时候，就分析不动了。
我们先看一下它的参数，第一个就是索引存放的路径，第二个参数是一个Analyzer对象，它对输入数据进行过滤，分词等，第三个参数如果为true，那么它删除原目录内的所有内容重建索引，如果为false，就在已经存在的索引上追加新的内容。
你可以先运行一下，就会发现指定的目录下有一个segments文件。
调试的时候，暂时不去管SimpleAnalyzer类。
关于Lucene3.5的学习
Lucene 3.5最新版在2011-11-26日发布了。
下载地址：/apache-mirror/lucene/java/3.5.0/Lucene进行了大量优化、改进和Bug的修复，包括：1.大大降低了控制开放的IndexReader上的协议索引的RAM占用（3~5倍）。
2.新增IndexSearcher.searchAfter，可在指定ScoreDoc后返回结果（例如之前页面的最后一个文档），以支持deep页用例。
3.新增SearcherManager，以管理共享和重新开始跨多个搜索线程的IndexSearchers。
基本的IndexReader实例如果不再进行引用，则会被安全关闭。
4.新增SearcherLifetimeManager，为跨多个请求（例如：paging/drilldown）的索引安全地提供了一个一致的视图。
5.将IndexWriter.optimize重命名为forceMerge，以便去阻止使用这种方法，因为它的使用代价较高，且也不需要使用。
6.新增NGramPhraseQuery，当使用n-gram分析时，可提升30%-50%的短语查询速度。
7.重新开放了一个API（IndexReader.openIfChanged），如果索引没有变化，则返回空值，而不是旧的reader。
8.Vector改进：支持更多查询，如通配符和用于产生摘要的边界分析。
9.修复了若干Bug。
针对做出一个简单的搜索引擎，笔者针对遇到的问题进行探讨：1.关于查询关键字的问题：String queryStr =”中国”;QueryParser queryParser = newMultiFieldQueryParser(Version.LUCENE_35, fields, luceneAnalyzer);Query query = queryParser.parse(queryString);Lucene对这个查询是不分大小写的，当搜索关键字为英文加数字或汉字或其他字符的时候，例如：“swing12”、“swing我sd”等，Lucene会先对这个关键字进行分词，即分成英文+数字或汉字的形式，然后去索引，这样docment中含有”swing”和”12”的Field都被索引出来了。
开放源代码的全文检索引擎 Lucene
开放源代码的全文检索引擎Lucene――介绍、系统结构与源码实现分析第一节全文检索系统与Lucene简介一、什么是全文检索与全文检索系统？全文检索是指计算机索引程序通过扫描文章中的每一个词，对每一个词建立一个索引，指明该词在文章中出现的次数和位置，当用户查询时，检索程序就根据事先建立的索引进行查找，并将查找的结果反馈给用户的检索方式。
这个过程类似于通过字典中的检索字表查字的过程。
全文检索的方法主要分为按字检索和按词检索两种。
按字检索是指对于文章中的每一个字都建立索引，检索时将词分解为字的组合。
对于各种不同的语言而言，字有不同的含义，比如英文中字与词实际上是合一的，而中文中字与词有很大分别。
按词检索指对文章中的词，即语义单位建立索引，检索时按词检索，并且可以处理同义项等。
英文等西方文字由于按照空白切分词，因此实现上与按字处理类似，添加同义处理也很容易。
中文等文字则需要切分字词，以达到按词索引的目的，关于这方面的问题，是当前全文检索技术尤其是中文全文检索技术中的难点，在此不做详述。
全文检索系统是按照全文检索理论建立起来的用于提供全文检索服务的软件系统。
一般来说，全文检索需要具备建立索引和提供查询的基本功能，此外现代的全文检索系统还需要具有方便的用户接口、面向WWW[1]的开发接口、二次应用开发接口等等。
功能上，全文检索系统核心具有建立索引、处理查询返回结果集、增加索引、优化索引结构等等功能，外围则由各种不同应用具有的功能组成。
结构上，全文检索系统核心具有索引引擎、查询引擎、文本分析引擎、对外接口等等，加上各种外围应用系统等等共同构成了全文检索系统。
图1.1展示了上述全文检索系统的结构与功能。
在上图中，我们看到：全文检索系统中最为关键的部分是全文检索引擎，各种应用程序都需要建立在这个引擎之上。
一个全文检索应用的优异程度，根本上由全文检索引擎来决定。
因此提升全文检索引擎的效率即是我们提升全文检索应用的根本。
lucene mmapdirectory实现原理
lucene mmapdirectory实现原理Lucene是一个高性能的搜索库，它使用一种称为倒排索引的技术来存储和搜索文本数据。
在Lucene中，倒排索引是一种将文档中的单词与它们在文档中出现的位置信息相关联的数据结构。
Lucene的MMapDirectory是一种特殊的Directory实现，它使用内存映射文件（memory-mapped file）来存储索引数据。
内存映射文件是一种将磁盘上的文件映射到内存中的技术，它允许应用程序直接访问文件的内容，而无需先将文件读入内存。
MMapDirectory的实现原理如下：1.创建索引时，Lucene会生成一个倒排索引文件，该文件包含文档中的单词及其在文档中出现的位置信息。
2.当使用MMapDirectory时，Lucene会将倒排索引文件映射到内存中。
这可以通过操作系统提供的内存映射API（如Linux的mmap系统调用）来实现。
3.通过内存映射，Lucene可以直接访问倒排索引文件的内容，而无需先将其读入内存。
这可以显著提高访问速度，因为访问内存的速度远快于访问磁盘的速度。
4.由于MMapDirectory直接使用内存映射文件来存储索引数据，因此它可以在多个进程之间共享索引数据。
这对于分布式搜索和多线程搜索非常有用。
需要注意的是，虽然MMapDirectory可以提高访问速度和共享性，但它也有一些限制和缺点。
例如，如果系统崩溃或发生故障，内存映射文件可能会丢失或损坏。
此外，如果索引文件非常大，可能会导致内存不足或出现其他问题。
因此，在使用MMapDirectory时需要权衡利弊，并根据实际情况选择合适的Directory实现。
javalucene用法
javalucene用法Lucene是一个用Java实现的开源全文搜索引擎，提供了全文搜索的功能，是一个高性能、安装方便、可高度定制的搜索引擎。
其最大特点就是对数据进行有效的索引，并提供高效的搜索功能。
它广泛用于数字图书馆、电子商务等大型系统中。
Lucene自身只提供了基础的搜索功能，如果要在企业级应用中使用全文搜索功能，就需要对Lucene进行封装，实现更加复杂的搜索功能。
ApacheLucene提供了这些高级搜索功能，同时还提供了一个查询API，该API允许开发人员编写自己的查询解析器。
首先，我们需要将Lucene的jar包添加到项目的类路径中。
你可以从ApacheLucene的官方网站下载最新的jar包。
对于Maven项目，可以在pom.xml文件中添加以下依赖：```xml<dependency><groupId>org.apache.lucene</groupId><artifactId>lucene-core</artifactId><version>7.10.0</version></dependency>```Javalucene提供了一个抽象的API，可以让你轻松地使用Lucene 进行全文搜索。
以下是一个简单的例子：首先，我们需要创建一个索引：```javaDirectoryindex=FSDirectory.open(newFile("/path/to/index") );Analyzeranalyzer=newStandardAnalyzer();IndexWriterConfigconfig=newIndexWriterConfig(analyzer);IndexWriterwriter=newIndexWriter(index,config);Documentdoc=newDocument();doc.add(newTextField("content","Hello,thisisatest"));writer.addDocument(doc);writer.close();```然后，我们可以使用Javalucene的查询API来查询这个索引：```javaDirectoryReaderreader=DirectoryReader.open(index);IndexSearchersearcher=newIndexSearcher(reader);QueryParserparser=newQueryParser("content",analyzer);Queryquery=parser.parse(QueryStringQueryString("test"));/ /使用QueryParser可以解析QueryStringQuery，正则表达式等查询方式。
lucene 正则表达式
lucene 正则表达式Lucene是一个开源的全文搜索引擎库，它提供了强大的文本搜索功能。
虽然Lucene本身并不直接支持正则表达式搜索，但它提供了许多强大的文本搜索功能，可以帮助您实现类似正则表达式的搜索。
要在Lucene中实现正则表达式的搜索功能，您可以使用Lucene的查询构造器（QueryParser）来构建查询。
QueryParser允许您使用Lucene的查询语法来构建复杂的查询，包括使用通配符、短语查询等。
以下是一个示例代码，演示如何使用Lucene的QueryParser来构建一个类似于正则表达式的查询：```javaimport ;import ;import ;import ;import ;public class LuceneRegexSearch {public static void main(String[] args) throws Exception {// 创建一个索引目录directory = new ();// 创建一个分析器StandardAnalyzer analyzer = new StandardAnalyzer(); // 创建一个查询构造器QueryParser parser = new QueryParser("field", analyzer); // 构建查询String regex = ".pattern."; // 您的正则表达式Query query = (regex);// 执行查询searcher = new IndexSearcher(directory);results = (query, 10);// 处理查询结果for ( scoreDoc : ) {(); // 输出匹配的文档ID}}}```在上面的示例中，我们使用了Lucene的QueryParser来构建一个查询。
我们将正则表达式作为查询字符串传递给QueryParser的parse方法，然后执行查询并处理结果。
librera reader 编译
librera reader编译Librera Reader是一个开源的电子书阅读器，支持多种电子书格式，包括EPUB、PDF、MOBI、AZW3等。
Librera Reader可以运行在Windows、Mac、Linux和Android 等平台上。
Librera Reader的编译环境要求如下：1.操作系统：Windows、Mac、Linux或Android2.编译器：GCC或Clang3.CMake4.Java运行时环境如果使用的是Windows或Mac系统，可以使用以下命令来安装Librera Reader 的编译环境：brew install gcc cmake openjdk如果使用的是Linux系统，可以使用以下命令来安装Librera Reader的编译环境：sudo apt-get install gcc cmake openjdk如果使用的是Android系统，可以使用以下命令来安装Librera Reader的编译环境：sdkmanager--install tools,build-tools-30.0.2,cmake,openjdk安装完编译环境后，可以使用以下命令来编译Librera Reader：●git clone网站/foobnix/LibreraReader.git●cd LibreraReader●mkdir build●cd build●cmake..●make编译完成后，将会在build目录下生成一个libreader.so文件。
该文件是Librera Reader的动态库，可以用于将Librera Reader集成到其他应用程序中。
如果想将Librera Reader编译为一个独立的应用程序，可以使用以下命令：●cmake..-DBUILD_APP=ON●make编译完成后，将会在build目录下生成一个LibreraReader可执行文件。
可以使用该可执行文件来运行Librera Reader。
Lucene一个简单Analyzer的代码分析
测试代码public static void main(String[] args){String str = new String("我爱武大但我更爱中国");Analyzer analyzer = newStandardAnalyzer(Version.LUCENE_CURRENT);TokenStream ts = analyzer.tokenStream(null, new StringReader(str)); TermAttribute termAtt = (TermAttribute)ts.getAttribute(TermAttribute.class);TypeAttribute typeAtt = (TypeAttribute)ts.getAttribute(TypeAttribute.class);int n = 0;try{while (ts.incrementToken()){System.out.println(termAtt.term());System.out.println(typeAtt.type());}} catch (IOException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();}}先分析AttributeSource类：此类中定义了内部类：AttributeFactory DefaultAttributeFactor后者继承前者：AttributeFactory有：抽象方法：createAttributeInstance类成员：DefaultAttributeFactor类实例对象：DEFAULT_ATTRIBUTE_FACTORY。
DefaultAttributeFactor有方法：createAttributeInstancegetClassForInterface类成员：attClassImplMap类型：WeakHashMap<Class<? extends Attribute>,WeakReference<Class<? extends AttributeImpl>>>此weakhashmap存放的键值对形如：(A.class，Aimpl.class）（B.class，Bimpl.class）getClassForInterface：参数为CLASS类型函数功能：根据入参查找weakhashmap，返回对应的Class类型的对象；若weakhashmap中无此类型的键值对，则创建并返会createAttributeInstance：参数为CLASS类型：函数功能：调用上方法，增加了异常处理部分的代码。
关于lucene的IndexSearcher单实例,对于索引的实时搜索
关于lucene的IndexSearcher单实例,对于索引的实时搜索Lucene版本:3.0⼀般情况下,lucene的IndexSearcher都要写成单实例,因为每次创建IndexSearcher对象的时候,它都需要把索引⽂件加载进来,如果访问量⽐较⼤,⽽索引也⽐较⼤,那就很容易造成内存溢出!但是如果仅仅按照⼀般的单实例来写的话,如果更新了索引,那么在不重启服务的情况下,Searcher对象是搜索不到索引更新后的内容的.如何解决呢,这⾥给出⼀个⽅法!在这个⽅法⾥,建造了⼀个Factory类,分别管理IndexReader和IndexSearcher的单实例.import java.io.File; import java.io.IOException; import java.util.Date; import org.apache.lucene.index.CorruptIndexException; importorg.apache.lucene.index.IndexReader; import org.apache.lucene.search.IndexSearcher; import org.apache.lucene.store.SimpleFSDirectory; /** * ⼯⼚类,负责管理IndexReader、IndexSearcher * @author .K' */ public class LuceneFactory { private static IndexReader reader = null; private static IndexSearcher searcher = null; /** *获得IndexReader对象,判断是否为最新,不是则重新打开 (以下省略了try...catch) *@param file 索引路径的File对象*@return IndexReader对象 **/ public static synchronized IndexReader getIndexReader(File file){ if (reader == null) { reader =IndexReader.open(SimpleFSDirectory.open(file)); } else { if(!reader.isCurrent()){ reader = reader.reopen(); } } return reader; } /** * 获得IndexSearcher对象,判断当前的Searcher中reader是否为最新,如果不是,则重新创建IndexSearcher(省略了try...catch) * @param reader * IndexReader对象 * @return IndexSearcher对象 */ public static synchronized IndexSearcher getIndexSearcher(IndexReader reader) { if (searcher == null) { searcher = new IndexSearcher(reader); }else{ IndexReader r = searcher.getIndexReader(); if(!r.isCurrent()){ searcher = new IndexSearcher(reader); } } return searcher; } }调⽤⼯⼚类中的⽅法创建Searcher。
基于Lucene 3．5搜索技术的研究与实现
基于Lucene 3．5搜索技术的研究与实现
劳志佳
【期刊名称】《现代计算机（专业版）》
【年(卷),期】2012(000)004
【摘要】Introduces Lucene and describes its all these years of development and major change and performance improvement, and describes a Lucene＇s framework through the legend, makes a Lucene 3.5 demonstration program to help readers better understand the Lucene.%介绍Lucene及这些年来的发展和重大变化以及性能提升。
然后通过图例介绍Lucene的架构，做一个Lucene3．5版本的演示程序，来帮助读者更好地了解Lucene。
【总页数】4页(P70-73)
【作者】劳志佳
【作者单位】同济大学软件学院,上海200092
【正文语种】中文
【中图分类】TP316
【相关文献】
1.基于P2P的分布式搜索技术研究与实现 [J], 陈辉
2.基于NuSOAP及Google Search API搜索技术的研究与实现 [J], 张而军;顾绍元
3.基于SVG搜索技术的研究与实现 [J], 王鹏;李岩;史婷婷
4.基于SVG搜索技术的研究与实现 [J], 王鹏;李岩;史婷婷
5.基于XSLT的动态搜索技术研究与实现 [J], 李文泽;徐彬
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
lucene源码构建
Lucene是一个开源的全文搜索引擎库，它提供了强大的信息检索（IR）和全文搜索功能。
要构建Lucene源代码，您需要执行以下步骤：1. 下载Lucene源代码首先，您需要从Apache Lucene的官方网站下载Lucene源代码。
您可以在Apache Lucene的官方网站上找到最新版本的的源代码。
2. 设置开发环境在开始构建Lucene源代码之前，您需要设置Java开发环境，并确保您已经安装了JDK（Java Development Kit）。
在Windows操作系统上，您可以使用Eclipse或IntelliJ IDEA等集成开发环境（IDE）来构建Lucene源代码。
在Linux上，您可以使用命令行界面和文本编辑器来构建Lucene源代码。
3. 构建Lucene源代码在设置好开发环境之后，您可以使用Maven或Gradle等构建工具来构建Lucene源代码。
如果您使用Maven，您需要在终端中执行以下命令：```shellmvn clean install```如果您使用Gradle，您需要在终端中执行以下命令：```gradle clean build```这些命令将会编译Lucene源代码，并将其打包成JAR文件或WAR文件等可执行文件。
4. 配置环境变量为了在系统上运行Lucene，您需要将Lucene的库文件路径添加到系统的环境变量中。
在Linux上，您可以将Lucene的库文件路径添加到LD_LIBRARY_PATH环境变量中。
在Windows上，您可以将Lucene的库文件路径添加到PATH环境变量中。
完成以上步骤之后，您就可以成功地构建Lucene源代码，并将其部署到您的应用程序中。
Annotated-Lucene源码剖析中文版
Annotated Lucene(源码剖析中文版)
Annotated Lucene 作者：naven
1
目录
1 2
3
4
Annotated Lucene(源码剖析中文版) ......................................................................................................... - 1 目录 ............................................................................................................................................................. - 1 Lucene 是什么 ............................................................................................................................................ - 3 2.1.1 强大特性 ............................................................................................................................. - 3 2.1.2 API 组成 ................................................................
lucene原理
lucene原理Lucene是Apache软件基金会下的一个开放源代码的全文信息检索的开发工具包，它实现了完整的文档搜索引擎。
它提供两种索引类型：结构化索引和文档索引，两种索引类型都有它们各自的优势和缺点，取决于实际需要。
Lucene提供了一个组件化的架构，它利用一个高效的索引系统来实现搜索。
此外，Lucene还提供了许多的文本处理功能，如词法分析，摘要，跟踪搜索日志，等等。
而且，Lucene和其他全文搜索系统不同，它允许用户定制自己的索引和结构，从而满足特定的搜索需求。
Lucene的核心是索引机制，它可以对一系列文档进行检索、搜索、高级搜索。
它利用微机二进制索引结构可以快速访问准确的结果，还可以在全文检索时进行模糊处理，识别文档中的同义词等。
Lucene还跟踪文档更新，可以检测何时需要重组全文索引，从而实现快速响应搜索需要。
除此之外，Lucene还可以搜索特定的文档，文本，页面，网页或者指定的网站。
Lucene的设计出发点是提供全文搜索的性能，而不仅仅是提供精确的搜索词语。
这意味着Lucene可以提供精确的搜索，使用的是数据结构和算法来实现搜索，搜索的结果可以按照权重排序，并且可以对搜索结果进行筛选，从而更好地满足搜索用户的需求。
Lucene通过提供文档过滤器和搜索过滤器，可以用来限定搜索结果的范围。
此外，Lucene 还提供了一系列的分析器，来处理原始的文档，包括不同类型的文件，如Word文档，PDF文档，HTML文档等等。
基于Lucene的搜索服务可以满足各种不同的搜索需求。
用户可以根据自己的关键字设置搜索条件，也可以应用不同类型的条件，如限制搜索结果的数量，搜索结果的排序等。
Lucene利用高效的计算方法和索引技术，能够提供快速准确的搜索结果，并对不同类型的数据进行处理，进一步提高搜索效率。
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Luence3.5 近实时reader实现代码
import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;
import org.apache.lucene.document.Document;
import org.apache.lucene.document.Field;
import org.apache.lucene.index.IndexReader;
import org.apache.lucene.index.IndexWriter;
import org.apache.lucene.index.IndexWriterConfig;
import org.apache.lucene.index.Term;
import org.apache.lucene.search.IndexSearcher;
import org.apache.lucene.search.Query;
import org.apache.lucene.search.TermQuery;
import org.apache.lucene.search.TopDocs;
import org.apache.lucene.store.Directory;
import org.apache.lucene.store.RAMDirectory;
import org.apache.lucene.util.Version;
import org.junit.Test;
public class TestNearRealTime {
@Test
public void testNearRealTime() throws Exception{
Directory dir = new RAMDirectory();
IndexWriter writer = new IndexWriter(dir,
new IndexWriterConfig(Version.LUCENE_35,
new StandardAnalyzer(Version.LUCENE_35)));
for(int i=0; i<10; i++){
Document doc = new Document();
doc.add(new Field("id", i+"", Field.Store.NO,
Field.Index.NOT_ANALYZED_NO_NORMS));
doc.add(new Field("text", "adb", Field.Store.NO, Field.Index.ANALYZED));
writer.addDocument(doc);
}
//
IndexReader reader = IndexReader.open(writer, false);
IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(reader);
Query query = new TermQuery(new Term("text", "adb"));
TopDocs docs = searcher.search(query, 1);
//assertEquals(10, docs.totalHits);
writer.deleteDocuments(new Term("id", "7"));//delete a document
Document adoc = new Document();
adoc.add(new Field("id", "11", Field.Store.NO,
Field.Index.NOT_ANALYZED_NO_NORMS));
adoc.add(new Field("text", "bbb", Field.Store.NO, Field.Index.ANALYZED));
writer.addDocument(adoc);
//重启reader
IndexReader newReader = IndexReader.openIfChanged(reader);
reader.close();
searcher = new IndexSearcher(newReader);
TopDocs hits = searcher.search(query, 10);
//assertEquals(9, hits.totalHits);
query = new TermQuery(new Term("text", "bbb"));
hits = searcher.search(query, 1);
//assertEquals(1, hits.totalHits);
reader.close();
writer.close();
}
}。