基于 Serverless 快速实现简单版查询工具（文本相似度）
需求背景
朋友的单位，有一个小型的图书室，图书室中摆放了很多的书，每本书都被编号放在对应的区域，为了让大家更快，更容易找到这些书，他联系我，让我帮他弄一个图书查询系统。可以通过用户输入，模糊匹配到对应的结果，并且提供书籍对应的地点。
功能设计
- 让朋友把书籍整理并存储到一个Excel表格中；
- 将Excel表放到对象存储中，云函数读取这个文件，并且解析；
- 根据词语的相似寻找相似的图书；
- 前端页面通过MUI制作，放在对象存储中，并且使用对象存储的Website功能；
整体实现
数据形态
Excel样式主要包括书名和编号，同时下面包括分类的tab：
基于函数的搜索功能
核心代码实现：
import jieba
import openpyxl
from gensim import corpora, models, similarities
from collections import defaultdict
import urllib.request
with open("/tmp/book.xlsx", "wb") as f:
f.write(
urllib.request.urlopen("https://********").read()
)
top_str = "abcdefghijklmn"
book_dict = {}
book_list = []
wb = openpyxl.load_workbook('/tmp/book.xlsx')
sheets = wb.sheetnames
for eve_sheet in sheets:
print(eve_sheet)
sheet = wb.get_sheet_by_name(eve_sheet)
this_book_name_index = None
this_book_number_index = None
for eve_header in top_str:
if sheet[eve_header][0].value == "书名":
this_book_name_index = eve_header
if sheet[eve_header][0].value == "编号":
this_book_number_index = eve_header
print(this_book_name_index, this_book_number_index)
if this_book_name_index and this_book_number_index:
this_book_list_len = len(sheet[this_book_name_index])
for i in range(1, this_book_list_len):
add_key = "%s_%s_%s" % (
sheet[this_book_name_index][i].value, eve_sheet, sheet[this_book_number_index][i].value)
add_value = {
"category": eve_sheet,
"name": sheet[this_book_name_index][i].value,
"number": sheet[this_book_number_index][i].value
}
book_dict[add_key] = add_value
book_list.append(add_key)
def getBookList(book, book_list):
documents = []
for eve_sentence in book_list:
tempData = " ".join(jieba.cut(eve_sentence))
documents.append(tempData)
texts = [[word for word in document.split()] for document in documents]
frequency = defaultdict(int)
for text in texts:
for word in text:
frequency[word] += 1
dictionary = corpora.Dictionary(texts)
new_xs = dictionary.doc2bow(jieba.cut(book))
corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in texts]
tfidf = models.TfidfModel(corpus)
featurenum = len(dictionary.token2id.keys())
sim = similarities.SparseMatrixSimilarity(
tfidf[corpus],
num_features=featurenum
)[tfidf[new_xs]]
book_result_list = [(sim[i], book_list[i]) for i in range(0, len(book_list))]
book_result_list.sort(key=lambda x: x[0], reverse=True)
result = []
for eve in book_result_list:
if eve[0] >= 0.25:
result.append(eve)
return result
def main_handler(event, context):
try:
print(event)
name = event["body"]
print(name)
base_html = '''{{book_name}}分类：{{book_category}}
编号：{{book_number}}'''
result_str = ""
for eve_book in getBookList(name, book_list):
book_infor = book_dict[eve_book[1]]
result_str = result_str + base_html.replace("{{book_name}}", book_infor['name']) \
.replace("{{book_category}}", book_infor['category']) \
.replace("{{book_number}}", book_infor['number'] if book_infor['number'] else "")
if result_str:
return result_str
except Exception as e:
print(e)
return '''未找到图书信息，请您重新搜索。'''
同时配置APIGW：
功能页面
图书检索系统
图书检索系统
可以在搜索框内输入书籍的全称，或者书籍的简称，系统支持智能检索功能。
效果展示
为了便于朋友使用，将这个页面用过Webview封装成一个APP，整体效果如下：
总结
这个APP是一个低频使用APP，可以这样认为，如果做在一个传统服务器上，这应该不是一个明智的选择，云函数的按量付费，对象存储与APIGW的融合，完美解决了资源浪费的问题，同时借用云函数的APIGW触发器，很简单轻松的替代传统的Web框架和部分服务器软件的安装和使用、维护等。这个例子非常小，但是确是一个有趣的小工具，除了图书查询之外，还可以考虑做成成绩查询等。
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