Pythonで全文検索アプリをつくる -StreamlitとFessを活用-

こんにちは。現役エンジニアの”はやぶさ”@Cpp_Learningです。全文検索エンジンや検索システムに興味があって勉強中です。

実践を兼ねた勉強として、Pythonで全文検索アプリを作りました。

Pythonで全文検索アプリつくりました。 pic.twitter.com/iatlPbZfYH

— はやぶさ@技術ノート (@Cpp_Learning) October 31, 2021

作り方などの備忘録として本記事を書きます。

Contents

1 対象読者
2 全文検索とは
3 全文検索サーバーのFessとは
4 Streamlitとは
5 Pythonで全文検索アプリをつくる
- 5.1 【おまけ】PythonのHTTPリクエスト用ライブラリどれ使う？
6 まとめ -Pythonで全文検索アプリをつくる-

対象読者

本記事の対象読者は以下の通りです。

対象読者

全文検索に興味がある人（入門したい人）
全文検索サーバの Fess について知りたい人
Pythonライブラリの Streamlit で Web アプリを作りたい人
Fess のAPIと Streamlit で作ったUIによる全文検索アプリを作りたい人

特に最後の項目が本記事のゴールなので、最後まで読めばPythonで全文検索アプリを作れるようになります。

全文検索とは

全文検索について、Wikipediaでは下記のように説明しています。

全文検索とは、コンピュータにおいて、複数の文書（ファイル）から特定の文字列を検索すること。「ファイル名検索」や「単一ファイル内の文字列検索」と異なり、「複数文書にまたがって、文書に含まれる全文を対象とした検索」という意味で使用される。

引用元：Wikipedia

もう少し易しい言葉で説明すると「複数のデータの中」から「入力した検索キーワード」と「一致するワード（文字列）を含むデータ」を探索することです。

全文検索サーバーのFessとは

Fess（フェス）とは 5分で構築できるオープンソースの全文検索サーバー です。魅力的な特徴が沢山ありますが、特に重要なものを以下に列挙します。

Fessの特徴

Apache ライセンスなので、個人から商用利用まで無料で自由に使える
Java 実行環境さえあればどの OS でも動作可能
検索エンジンに Elasticsearch を利用
Web/ファイルシステム/クラウドストレージ/データベースをクロール
Word/Excel/PowerPoint や PDF など多くのファイル形式に対応
インデックスを作成できる
独自の辞書も作成できる
JSON APIがあるので、別アプリからFessサーバーの検索機能を活用可能

これで無料とか凄すぎます！

Fessのインストール（環境構築）

Fessの環境構築については、公式サイトで丁寧に説明しているので、手順通りに進めれば問題なくセットアップできます。

Javaをインストール済みの人でも、素直に一番上の手順を参考に（Java関連の部分を読み飛ばしながら）進めるのが良いと思います。

Fessでインデックス作成 -クロール設定-

環境構築が完了したら、Fessを起動して、インデックスを作成します。今回は本サイト「はやぶさの技術ノート」をクロール対象として登録します。

つまり、本サイトの各ページを探索（クロール）し、全文検索の対象として登録（インデックスを作成）します。

クロール完了後、「深層学習」などのキーワードを入力して検索した結果が下図です。

Fessの検索 API

Fessサーバーは検索API を提供しているため、http://localhost:8080/json/?q=検索語 というリクエストを送ることで、検索結果をJSON形式で受け取ることができます。

例えば、http://localhost:8080/json/?q=深層学習 でリクエストを送ると、以下のJSONを受け取ることができます。

検索結果（JSON）を見る

{
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このJSON APIを活用し、Webアプリなどからリクエストを投げ、JSONでレスポンスを受け取ることで、オリジナルの全文検索アプリを作成できます。

localhost:8080 の部分はFessサーバーのアドレスが入ります。

Streamlitとは

StreamlitとはPythonソースコードのみでWebアプリを開発できるライブラリです。フロントエンドの開発経験不要で、素早くプロトタイプを作成できることを売りにしています。

以下のコマンドで簡単にインストールできます。

pip install streamlit

公式サイトに豊富なサンプルや丁寧なAPIリファレンスがあるので、「やりたいこと」を直ぐに実現できます。

Pythonで全文検索アプリをつくる

今回つくった全文検索アプリ（Streamlit製Webアプリ）のソースコード（app.py）が以下です。

# import requests
import httpx
import streamlit as st


def view_response(res):
    '''検索クエリ結果の表示'''
    # ステータスチェック
    if res["response"]["status"] != 0:
        st.error("検索中に問題が発生しました。管理者にご相談ください。")

    # 検索ヒット件数
    record_count = res["response"]["record_count"]

    # 検索ワード
    q = res["response"]["q"]

    if record_count == 0:
        # 検索結果がない場合
        st.error(f'{q}に一致する情報は見つかりませんでした。')
    else:
        # 検索件数など
        page_number = res["response"]["page_number"]
        startRange = res["response"]["start_record_number"]
        endRange = res["response"]["end_record_number"]
        exec_time = res["response"]["exec_time"]
        # "q" の検索結果 232 件中 1 - 10 件目 (0.2 秒)
        st.write(
            f" **{q}** の検索結果 **{record_count}** 件中 **{startRange} - {endRange}** 件目 ({exec_time}秒)")

        # 検索結果表示処理
        results = res["response"]["result"]
        for i, result in enumerate(results):
            # 検索結果
            title = result["title"]
            url_link = result["url_link"]
            digest = result["digest"]
            st.markdown(f"#### {i+1}. [{title}]({url_link})",
                        unsafe_allow_html=True)
            st.markdown("")  # 改行
            st.markdown(digest)

        # nページ目
        st.markdown(f"{page_number}ページ目")

        return page_number, endRange


def query_ui():
    '''検索クエリ用UI'''
    # 検索ワード入力
    input_word = st.text_input(label='キーワード入力', value='')
    st.write(f'検索ワード: {input_word}')

    # 検索件数
    page_size = st.sidebar.number_input(label='件数', value=10, step=10)
    st.sidebar.write(f'件数: {page_size}')

    # 開始する件数位置
    start_record_number = st.sidebar.number_input(
        label='開始する件数位置', value=0, step=10)
    st.sidebar.write(f'開始する件数位置: {start_record_number}')

    return input_word, page_size, start_record_number


def main():
    '''全文検索アプリ'''
    # アプリ名
    st.markdown('## 全文検索アプリ')

    # 検索クエリ
    input_word, page_size, start_record_number = query_ui()

    # 検索
    if st.button("検索"):
        # GETリクエスト
        response = httpx.get(
            f'http://localhost:8080/json/?q={input_word}&num={page_size}&start={start_record_number}')
        # response = requests.get(
        #     f'http://localhost:8080/json/?q={input_word}&num={page_size}&start={start_record_number}')

        # 検索結果をJSONで受け取る
        res = response.json()

        # 検索結果の表示処理
        view_response(res)

        # 検索結果詳細
        with st.expander("検索結果詳細 for debug"):
            st.json(res)


if __name__ == '__main__':
    main()

# import requests

import httpx

import streamlit as st

def view_response(res):

'''検索クエリ結果の表示'''

# ステータスチェック

if res["response"]["status"] != 0:

st.error("検索中に問題が発生しました。管理者にご相談ください。")

# 検索ヒット件数

record_count = res["response"]["record_count"]

# 検索ワード

q = res["response"]["q"]

if record_count == 0:

# 検索結果がない場合

st.error(f'{q}に一致する情報は見つかりませんでした。')

else:

# 検索件数など

page_number = res["response"]["page_number"]

startRange = res["response"]["start_record_number"]

endRange = res["response"]["end_record_number"]

exec_time = res["response"]["exec_time"]

# "q" の検索結果 232 件中 1 - 10 件目 (0.2 秒)

st.write(

f" **{q}** の検索結果 **{record_count}** 件中 **{startRange} - {endRange}** 件目 ({exec_time}秒)")

# 検索結果表示処理

results = res["response"]["result"]

for i, result in enumerate(results):

# 検索結果

title = result["title"]

url_link = result["url_link"]

digest = result["digest"]

st.markdown(f"#### {i+1}. [{title}]({url_link})",

unsafe_allow_html=True)

st.markdown("") # 改行

st.markdown(digest)

# nページ目

st.markdown(f"{page_number}ページ目")

return page_number, endRange

def query_ui():

'''検索クエリ用UI'''

# 検索ワード入力

input_word = st.text_input(label='キーワード入力', value='')

st.write(f'検索ワード: {input_word}')

# 検索件数

page_size = st.sidebar.number_input(label='件数', value=10, step=10)

st.sidebar.write(f'件数: {page_size}')

# 開始する件数位置

start_record_number = st.sidebar.number_input(

label='開始する件数位置', value=0, step=10)

st.sidebar.write(f'開始する件数位置: {start_record_number}')

return input_word, page_size, start_record_number

def main():

'''全文検索アプリ'''

# アプリ名

st.markdown('## 全文検索アプリ')

# 検索クエリ

input_word, page_size, start_record_number = query_ui()

# 検索

if st.button("検索"):

# GETリクエスト

response = httpx.get(

f'http://localhost:8080/json/?q={input_word}&num={page_size}&start={start_record_number}')

# response = requests.get(

# f'http://localhost:8080/json/?q={input_word}&num={page_size}&start={start_record_number}')

# 検索結果をJSONで受け取る

res = response.json()

# 検索結果の表示処理

view_response(res)

# 検索結果詳細

with st.expander("検索結果詳細 for debug"):

st.json(res)

if __name__ == '__main__':

main()

以下のコマンドでアプリを起動後、http://localhost:8501 にアクセスすれば全文検索できます。

streamlit run app.py

自作Webアプリで全文検索している様子が以下です。

Pythonで全文検索アプリつくりました。 pic.twitter.com/iatlPbZfYH

— はやぶさ@技術ノート (@Cpp_Learning) October 31, 2021

※冒頭と同じ動画です。

【おまけ】PythonのHTTPリクエスト用ライブラリどれ使う？

PythonのHTTPクライアント用ライブラリだと、Requests と HTTPX が有名どころですが、どっちを使っている人が多いか気になったので、簡単なアンケート調査をしました。

PythonのHTTPクライアント用ライブラリって今どきはHTTPXを使うのかな🤔

皆さんが普段使っているライブラリはどっちですか？

— はやぶさ@技術ノート (@Cpp_Learning) October 23, 2021

結果は上記の通り、Requests を使う人の方が多いようです。ただ、後発のHTTPXの方が機能が充実しているので、今後はHTTPXを積極的に使っていこうと思います。

はやぶさ

アンケート調査にご協力いただき、ありがとうございました。

まとめ -Pythonで全文検索アプリをつくる-

全文検索サーバーのFessとPythonライブラリのStreamlitを活用し、Pythonで全文検索アプリを作りました。

Pythonに拘った理由は、今回つくったWebアプリに以下の機能を追加する際、Pythonライブラリを活用するのが近道だと思ったからです。

全文検索アプリに追加したい機能

同義語検索
類義語検索
機械学習による自然言語処理

アプリ作り楽しいので、今からワクワクしてます。

検索技術や自然言語処理の勉強を始めたばかりですが、今後も勉強した内容を本ブログで公開したいと考えています。

はやぶさ

情報共有しながら一緒に成長できたら嬉しいです。また間違っている説明があれば、優しく指摘して頂けたら、すごく嬉しいです。

今後もブログ「はやぶさの技術ノート」をよろしくお願いします。

Pythonで全文検索アプリをつくる -StreamlitとFessを活用-

対象読者

全文検索とは

全文検索サーバーのFessとは

Fessのインストール（環境構築）

Fessでインデックス作成 -クロール設定-

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Streamlitとは

Pythonで全文検索アプリをつくる

【おまけ】PythonのHTTPリクエスト用ライブラリどれ使う？

まとめ -Pythonで全文検索アプリをつくる-

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対象読者

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全文検索サーバーのFessとは

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