TNTSearch 项目教程
2024-09-20 02:36:27作者:尤辰城Agatha
1. 项目目录结构及介绍
TNTSearch 项目的目录结构如下:
tntsearch/
├── src/
│ ├── Classifier/
│ ├── Command/
│ ├── Support/
│ ├── TNTSearch.php
│ └── ...
├── tests/
│ ├── ClassifierTest.php
│ ├── TNTSearchTest.php
│ └── ...
├── .gitignore
├── CHANGELOG.md
├── CODE_OF_CONDUCT.md
├── CONTRIBUTING.md
├── LICENSE.md
├── README.md
├── composer.json
├── phpunit.php
└── phpunit.xml
目录结构介绍
- src/: 包含 TNTSearch 的核心代码,包括分类器、命令行工具、支持类和主文件
TNTSearch.php。 - tests/: 包含项目的单元测试文件,用于测试核心功能的正确性。
- .gitignore: 指定 Git 版本控制系统忽略的文件和目录。
- CHANGELOG.md: 记录项目版本变更的历史。
- CODE_OF_CONDUCT.md: 项目的行为准则。
- CONTRIBUTING.md: 贡献指南,帮助开发者参与项目。
- LICENSE.md: 项目的开源许可证。
- README.md: 项目的介绍和使用说明。
- composer.json: Composer 配置文件,定义项目的依赖和元数据。
- phpunit.php: PHPUnit 测试框架的配置文件。
- phpunit.xml: PHPUnit 测试框架的 XML 配置文件。
2. 项目的启动文件介绍
TNTSearch 项目的启动文件是 src/TNTSearch.php。这个文件是 TNTSearch 的核心类,提供了创建索引、执行搜索、更新索引等功能。
主要功能
- 创建索引: 通过
createIndex方法创建全文搜索索引。 - 执行搜索: 通过
search方法执行全文搜索。 - 更新索引: 通过
getIndex方法获取索引实例,然后使用insert,update,delete方法更新索引。
示例代码
use TeamTNT\TNTSearch\TNTSearch;
$tnt = new TNTSearch;
$tnt->loadConfig([
'driver' => 'mysql',
'host' => 'localhost',
'database' => 'dbname',
'username' => 'user',
'password' => 'pass',
'storage' => '/var/www/tntsearch/examples/',
'stemmer' => \TeamTNT\TNTSearch\Stemmer\PorterStemmer::class // 可选
]);
$indexer = $tnt->createIndex('articles_index');
$indexer->query('SELECT id, article FROM articles');
$indexer->run();
3. 项目的配置文件介绍
TNTSearch 项目的配置文件主要是 composer.json 和 phpunit.xml。
composer.json
composer.json 是 Composer 的配置文件,定义了项目的依赖、元数据和脚本。
{
"name": "teamtnt/tntsearch",
"description": "A full-text search (FTS) engine written entirely in PHP",
"require": {
"php": ">=7.1",
"ext-pdo": "*",
"ext-sqlite3": "*",
"ext-mbstring": "*"
},
"autoload": {
"psr-4": {
"TeamTNT\\TNTSearch\\": "src/"
}
},
"scripts": {
"test": "phpunit"
}
}
phpunit.xml
phpunit.xml 是 PHPUnit 测试框架的配置文件,定义了测试的执行方式和覆盖率报告的生成。
<phpunit bootstrap="vendor/autoload.php" colors="true">
<testsuites>
<testsuite name="TNTSearch Test Suite">
<directory>tests/</directory>
</testsuite>
</testsuites>
<filter>
<whitelist processUncoveredFilesFromWhitelist="true">
<directory suffix=".php">src/</directory>
</whitelist>
</filter>
</phpunit>
通过这些配置文件,开发者可以轻松管理项目的依赖、运行测试并生成覆盖率报告。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-OCRDeepSeek-OCR是一款以大语言模型为核心的开源工具,从LLM视角出发,探索视觉文本压缩的极限。Python00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Jinja00
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
最新内容推荐
OMNeT++中文使用手册:网络仿真的终极指南与实用教程 全球GEOJSON地理数据资源下载指南 - 高效获取地理空间数据的完整解决方案 LabVIEW串口通信开发全攻略:从入门到精通的完整解决方案 PCDViewer-4.9.0-Ubuntu20.04:专业点云可视化与编辑工具全面解析 基于Matlab的等几何分析IGA软件包:工程计算与几何建模的完美融合 谷歌浏览器跨域插件Allow-Control-Allow-Origin:前端开发调试必备神器 Adobe Acrobat XI Pro PDF拼版插件:提升排版效率的专业利器 Windows版Redis 5.0.14下载资源:高效内存数据库的完美Windows解决方案 TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
271
2.56 K
deepin linux kernel
C
24
6
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
222
302
Ascend Extension for PyTorch
Python
103
130
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
597
157
暂无简介
Dart
561
125
一个用于服务器应用开发的综合工具库。
- 零配置文件
- 环境变量和命令行参数配置
- 约定优于配置
- 深刻利用仓颉语言特性
- 只需要开发动态链接库,fboot负责加载、初始化并运行。
Cangjie
224
14
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.03 K
606
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
118
95
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.02 K
443