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1. util_old.py
2. utils.py
3. search_ui.py
4. main.py
5. search_plus.py
6. search_queries.py
7. search_ui_v2.py

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1. util_old.py

该文件包含一些用于网络爬取、文件处理和数据保存的实用函数。

主要功能

1. fetch_documents(ip_address, dataset_id, api_key):
   • 从指定的 API 端点获取文档数据。
   • 使用 requests 库发送 HTTP GET 请求。
   • 处理 HTTP 错误和其它异常。
   • 返回 JSON 格式的响应数据。
2. is_file(url):
   • 检查给定的 URL 是否指向一个文件（基于文件扩展名）。
   • 使用预定义的文件扩展名集合 file_extensions 进行判断。
3. is_webpage(url):
   • 检查给定的 URL 是否指向一个网页。
   • 通过检查 Content-Type 头是否包含 text/html 来判断。
4. can_crawl_webpage(url):
   • 判断一个网页是否适合爬取。
   • 使用 BeautifulSoup 解析网页内容。
   • 检查否存在大量 JavaScript 代码、页面内容是否主要是乱码或图片、以及是否存在 meta robots 标签阻止爬取。
   • 使用 langdetect 库检测页面语言是否为中文。
5. is_cosmetic_related(snippet):
   • 检查给定的文本片段是否与化妆品相关。
   • 使用预定义的关键词列表进行判断。
6. parse_search(result):
   • 解析搜索结果，判断链接类型（文件、网页或未知类型）。
   • 根据链接类型返回相应的描述字符串。
7. save_webpage_content(url, engine, search_id, output_dir, pool):
   • 保存网页内容到本地文件，并将相关信息记录到数据库。
   • 使用 BeautifulSoup 提取网页文本内容。
   • 检查网页是否已保存，避免重复保存。
8. download_file(url, engine, search_id, output_dir, pool):
   • 下载文件到本地，并将相关信息记录到数据库。
   • 检查文件是否已下载，避免重复下载。
9. save_non_crawlable(url, engine, search_id, pool):
   • 将无法爬取的链接保存到数据库的黑名单中。
   • 避免重复保存。
10. get_blacklist(pool):
    • 从数据库中获取黑名单列表。
11. libreoffice_to_pdf(file_path, output_dir):
    • 使用 LibreOffice 将文件转换为 PDF 格式。
    • 处理文件不存在和转换失败的情况。
12. pdf_to_images(pdf_path, output_dir):
    • 将 PDF 文件逐页转换为图像。
    • 使用 pdf2image 库进行转换。
    • 强制清理每页处理后的内存。
13. process_files(base_dir):
    • 遍历指定目录下的所有文件，处理 PPT/PPTX、XLS/XLSX、DOC/DOCX 和 PDF 文件。
    • 将这些文件转换为 PDF 格式，并将 PDF 文件转换为图像。

依赖库

• bs4 (BeautifulSoup4)
• os
• gc
• requests
• langdetect
• langchain_core
• langchain.text_splitter
• pdf2image
• typing

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2. utils.py

该文件包含一些用于判断 URL 类型和内容是否相关的实用函数。

主要功能

1. is_file(url):
   • 检查给定的 URL 是否指向一个文件（基于文件扩展名）。
   • 使用预定义的文件扩展名集合 file_extensions 进行判断。
2. is_webpage(url):
   • 检查给定的 URL 是否指向一个网页。
   • 通过检查 Content-Type 头是否包含 text/html 来判断。
3. can_crawl_webpage(url):
   • 判断一个网页是否适合爬取。
   • 使用 BeautifulSoup 解析网页内容。
   • 检查是否存在 meta robots 标签阻止爬取。
4. is_cosmetic_related(snippet):
   • 检查给定的文本片段是否与化妆品相关。
   • 使用预定义的关键词列表进行判断。
5. parse_search(result):
   • 解析搜索结果，判断链接类型（文件、网页或未知类型）。
   • 根据链接类型返回相应的描述字符串。

依赖库

• bs4 (BeautifulSoup4)
• requests

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3. search_ui.py

该文件使用 Gradio 库创建一个 Web UI，用于执行多搜索引擎聚合搜索。

主要功能

1. SearchUI 类:
   • __init__: 初始化 API 密钥。
   • parse_google_results(results): 解析 Google 搜索结果，提取标题、链接、摘要和位置信息。
   • parse_bing_results(results): 解析 Bing 搜索结果，提取标题、链接、摘要和位置信息。
   • parse_baidu_results(results): 解析百度搜索结果，提取标题、链接、摘要和位置信息，并处理百度特有的 answer_box。
   • format_results(results): 将解析后的搜索结果格式化为 Markdown 文本。
   • search_all_engines(query): 在 Google、Bing 和 Baidu 三个搜索引擎中执行搜索，并返回格式化后的结果。
2. create_ui() 函数:
   • 创建 SearchUI 实例。
   • 定义自义 CSS 样式，用于美化 UI。
   • 使用 Gradio 创建 Web UI，包括搜索输入框、搜索按钮、加载动画和搜索结果展示区域。
   • 定义搜索事件处理函数，用于在搜索时显示加载动画，并在搜索完成后更新搜索结果。

依赖库

• gradio
• json
• typing
• requests

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4. main.py

该文件使用 FastAPI 创建一个 API，用于处理搜索请求和批量搜索请求。

主要功能

1. 数据库连接配置:
   • 定义数据库连接参数。
2. API 端点:
   • /search/: 接收单个搜索请求，并返回搜索结果。
   • /batch_search/: 接收批量搜索请求，并返回搜索结果。
3. 数据模型:
   • SearchRequest: 定义单个搜索请求的数据模型。
   • SearchResult: 定义单个搜索结果的数据模型。
   • BatchSearchRequest: 定义批量搜索请求的数据模型。
   • SearchResultItem: 定义批量搜索结果中单个搜索结果的数据模型。
   • BatchSearchResponse: 定义批量搜索响应的数据模型。
4. fetch_all_content(query):
   • 从数据库中获取与查询相关的已保存网页内容。
5. save_user_query(query, result_count):
   • 将用户查询记录保存到数据。
6. search(request):
   • 接收单个搜索请求，首先尝试从数据库获取结果，如果数据库中没有结果，则调用 search_plus 模块进行搜索。
   • 保存用户查询记录。
7. batch_search(request):
   • 接收批量搜索请求，并使用 SerpAPI 在 Google、Bing 和 Baidu 中执行搜索。
   • 返回包含所有搜索结果的响应。

依赖库

• fastapi
• pydantic
• aiomysql
• requests
• search_plus
• datetime
• json

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5. search_plus.py

该文件包含用于执行搜索并将结果保存到数据库的函数。

主要功能

1. 数据库连接配置:
   • 定义数据库连接参数。
2. search_and_save(query):
   • 在 Google、Bing 和 Baidu 三个搜索引擎中执行搜索。
   • 将搜索结果以 JSON 字符串的形式保存到数据库的 web_search_results 表中。
3. main(queries):
   • 接收一个查询列表，并对每个查询调用 search_and_save 函数。

依赖库

• fastapi
• pydantic
• databases
• requests
• json
• datetime

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6. search_queries.py

该文件用于定时执行搜索任务。

主要功能

• 定时执行:
  • 该脚本配置为通过 Ubuntu 系统的定时任务 (crontab) 在每周日 0 点定时执行。它从数据库中读取预定义的查询列表，并使用 search_plus.py 中的 main 函数执行搜索，并将结果保存到数据库。 设置方法见下文 "Crontab 设置说明" 部分。

依赖库

• aiomysql
• search_plus
• datetime

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Crontab 设置说明

1. 打开 crontab 编辑器: 使用命令 crontab -e 打开 crontab 编辑器。 如果这是你第一次使用 crontab，系统会询问你使用哪个编辑器 (例如 vim 或 nano)。

2. 添加定时任务: 在编辑器中添加以下一行，以在每周日 0 点执行 search_queries.py 脚本：

   0 0 * * 0 /usr/bin/python3 /path/to/your/search_queries.py  # 请替换 /path/to/your/ 为你的脚本实际路径   ```
   
   *   `0 0 * * 0`:  表示每天的 0 分 0 秒，每周日执行 (0 代表星期日)。  你可以根据需要修改这个时间表达式。  更多关于 crontab 时间表达式的资料，请参考 `man 5 crontab`。
   *   `/usr/bin/python3`:  指定 Python3 解释器。  如果你的 Python3 解释器不在这个路径，请修改为正确的路径。
   *   `/path/to/your/search_queries.py`:  替换为 `search_queries.py` 脚本的完整路径。
   
   

3. 保存并退出: 保存 crontab 文件并退出编辑器。

4. 查看 crontab 设置: 使用命令 crontab -l 查看当前已设置的 crontab 任务。 你应该能够看到你刚刚添加的那一行。

5. 验证定时任务: 为了验证定时任务是否正确设置，你可以尝试在 search_queries.py 脚本中添加日志记录功能，例如使用 logging 模块记录执行时间和相关信息。 然后，你可以等待到下一个星期日 0 点，查看日志文件，确认脚本是否被正确执行。 如果脚本没有执行，请检查脚本路径、Python 解释器路径以及 crontab 时间表达式是否正确。 你也可以使用 tail -f /path/to/your/logfile 实时监控日志文件。

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7. search_ui_v2.py

该文件使用 Gradio 库创建一个 Web UI，用于执行多搜索引擎聚合搜索，并提供更高级的功能。

主要功能

1. SearchUI 类:
   • __init__: 初始化 API 密钥。
   • parse_google_results(results): 解析 Google 搜索结果，提取标题、链接、摘要和位置信息。
   • parse_bing_results(results): 解析 Bing 搜索结果，提取标题、链接、摘要和位置信息。
   • parse_baidu_results(results): 解析百度搜索结果，提取标题、链接、摘要和位置信息，并处理百度特有的 answer_box。
   • format_results(results): 将解析后的搜索结果格式化为 Markdown 文本。
   • search_all_engines(query): 在 Google、Bing 和 Baidu 三个搜索引擎中执行搜索，并返回格式化后的结果。
   • save_search_results(query, results): 将搜索结果保存到数据库。
2. create_ui() 函数:
   • 创建 SearchUI 实例。
   • 定义自义 CSS 样式，用于美化 UI。
   • 使用 Gradio 创建 Web UI，包括搜索输入框、搜索按钮、加载动画、搜索结果展示区域和保存搜索结果的选项。
   • 定义搜索事件处理函数，用于在搜索时显示加载动画，并在搜索完成后更新搜索结果。
   • 定义保存搜索结果的事件处理函数，用于将搜索结果保存到数据库。

界面结构

1. 标题: 显示"九鑫多搜索引擎聚合搜索"。
2. 搜索输入框: 一个文本框，用于输入搜索关键词。
3. 搜索按钮: 一个按钮，点击后开始搜索。
4. 加载动画: 搜索过程中显示一个GIF动画，提示用户正在等待结果。搜索完成后自动隐藏。
5. 搜索结果展示区域: 分为三个部分，分别显示Google、Bing和百度搜索结果。每个部分都以HTML卡片的形式展示搜索结果，包含标题、链接和摘要。点击卡片中的链接会在新标签页打开搜索结果页面。每个搜索引擎的结果区域都有各自的边框颜色，方便区分。

操作方法

1. 输入关键词: 在搜索输入框中输入你想要搜索的内容。
2. 点击搜索: 点击"搜索"按钮。此时加载动画会显示。
3. 查看结果: 搜索完成后，加载动画会消失，Google、Bing和百度的搜索结果会分别显示在各自的区域内。每个搜索结果以卡片形式呈现，点击卡片即可打开对应的链接。

功能说明

该UI使用SerpAPI接口在Google、Bing和百度三个搜索引擎上进行搜索。它会解析搜索结果，并以用户友好的方式展示。界面使用了自定义CSS样式，使界面更美观易用。程序还包含错误处理机制，如果搜索过程中出现错误，会显示相应的错误信息。

总而言之，这是一个功能完善、界面友好的多搜索引擎聚合搜索工具。用户只需输入关键词并点击搜索按钮，即可快速获得来自三个不同搜索引擎的搜索结果。

依赖库

• gradio
• json
• typing
• requests
• aiomysql