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㈠ 軟體測試需要學習什麼內容有沒有系統課程

這里給大家整理了一份基於Python的測試開發學習路線，需要學習以下內容：

第一階段：專業基礎課程

階段目標：

1. 熟練掌握IT核心技術：編程，資料庫，操作系統，版本控制

2. 能夠熟練運用所學技術搭建各類伺服器環境

3. 深入理解軟體研發過程各種疑難雜症及處理手段

4. 掌握Python編程技術並熟練運用Python進行程序設計

知識點：

1、Web頁面元素，布局，CSS樣式，盒模型，javaScript程序設計，函數，基礎演算法，正則表達式。

2、資料庫知識，範式，MySQL配置，命令，建庫建表，數據的增刪改查，約束，視圖，存儲過程，函數，觸發器，事務，游標，建模工具深入理解資料庫管理系統通用知識及MySQL資料庫的使用與管理。為軟體測試和測試開發打下基礎。

3、Linux安裝配置，文件目錄操作，VI命令，管理，用戶與許可權，環境部署，Shell編程Linux作為一個主流的伺服器操作系統，是每一個測試開發工程師必須掌握的重點技術，並且能夠熟練運用。

4、Python編程基礎，語法規則，函數，數據類型，PDBC，培養扎實的Python編程基本功，同時對Python核心對象編程有熟練的運用。

5、Python面向對象，異常處理，文件IO，多線程，網路編程，PyQT界面開發，深入理解面向對象編程，異常處理機制，多線程原理，網路協議知識，並熟練運用於項目中。

第二階段：專業核心課程

階段目標：

1. 熟練應用所學知識完成一個標準的軟體測試項目

2. 熟練運用Python完成GUI測試，介面測試和性能測試開發

3. 對測試開發技術體系和實現原理有深入的理解

4. 靈活運用測試開發技術解決項目中的各種問題

知識點：

1、軟體工程，軟體質量，系統測試流程，方法，專業術語，測試用例設計，禪道管理工具，測試報告，缺陷管理理解軟體工程的各類實際問題，理解系統測試的理論、方法與過程，熟練運用測試用例設計方法高效設計測試用例。

2、測試需求分析，測試方案設計，測試用例設計，測試項目實施，缺陷報告與測試報告，深入理解系統測試各個過程和關鍵環節，熟練完成系統測試項目。

3、SikuliX框架，UIAutomation框架，Selenium WebDriver框架，基礎框架，Android應用，Monkey測試，Appium移動端測試框架，UIAutomator2移動端測試框架綜合運用各類應用操作平台，完成各種自動化測試框架的學習和應用，深入理解GUI自動化測試技術及相應框架的測試開發。

4、Python單元測試框架，網路通信協議，HTTP與HTTPS協議，WebService與WebSocket協議，Python的介面測試庫，PostMan與SoapUI介面測試工具通過對代碼級介面測試和協議級介面測試的測試開發實戰，靈活運用Python開發介面測試腳本，熟練運用各類介面測試工具。

5、性能測試原理，指標體系，場景設計，實施過程，JMeter工具應用，BeanShell腳本開發，Python+Locust性能測試框架深入理解性能測試技術體系和方法論，熟練運用JMeter性能測試工具和Locust性能測試框架實施對任意系統的性能測試。

第三階段：綜合實戰項目

階段目標：

1. 將軟體測試和測試開發技術靈活運用於項目中

2. 具備較強的測試開發能力，獨立完成測試開發項目

3. 綜合運用軟體測試技術，滿足企業中高級人才需求

4. 對所學技術有深入的理解並具備獨立解決問題的能力

知識點：

1、測試需求分析，同行評審，測試計劃，測試方案，測試用例，配置管理，持續集成。通過對大型企業級應用系統的測試項目實戰，強化理解系統測試項目的實施過程與技術細節。

2、介面測試設計與實施，回歸測試，冒煙測試，安全性測試，RobotFramework框架應用，UI自動化實戰將各類自動化測試技術結合項目實戰演練，強化對自動化測試技術的運用，同時掌握更多的測試框架。

3、性能測試項目實戰，LoadRunner性能測試工具，總結通過綜合項目實戰，將全套測試技術融入到項目中，強化學習效果和項目經驗。

4、Python原生測試框架開發，包括Monkey，UI，圖像識別，雲測試平台，HTML測試報告，持續集成，KDT關鍵字驅動框架開發等原生技術實現通過大量的Python原生代碼開發，深入理解自動化測試開發技術的底層實現原理，完全拋棄對工具的依賴，做到真正的測試開發技術。

5、基於測試框架的設計思路和實現手段，自主實現一套測試框架能夠獨立完成一套自動化測試框架，並能夠直接用於實際項目中。

6、持續集成與Jenkins，安全性測試原理與工具，Python爬蟲開發與Scrapy框架，提升軟體測試其它類技術，增強知識面，提升競爭力，助力職業發展。

補充知識

1、演算法進階，圖像處理，視頻處理，加密解密，壓縮演算法。

2、UML統一建模語言、五種圖、類圖、類圖詳解、用例圖、時序圖。

3、Dubbo分布式開發框架，Oracle關系型資料庫管理系統，MongoDB非關系型資料庫管理系統。

4、大數據開發框架Hadoop/MapRece/Spark。

5、Android與iOS的原生應用開發與WebApp開發。

6、OpenCV圖像處理框架、TensorFlow深度學習框架，Lucene全文搜索引擎與中文分詞框架Ik-Analyzer，視頻處理演算法與框架等。

㈡ 怎樣學習java

我可以結合自己的經驗大致給你說一說，希望對你有所幫助，少走些彎路。

學習java其實應該上升到如何學習程序設計這種境界，其實學習程序設計又是接受一種編
程思想。每一種語言的程序設計思想大同小異，只是一些由語言特性的而帶來的細微差別
，比如Java中的Interface，你幾乎在以前的學習中沒有碰到過。以下我仔細給你說幾點

1。我們必須明確一個大方向，也就是說現在面向對象的編程范疇。盡管人工智慧曾經有
所浪潮（看看Borland為什麼有TurboPRolog），但未來5-10年工業界廣泛承認並接受的
將是面向對象式的編程。

2。工業界目前最流行的面向對象編程語言就是C++和Java。所以基本上鎖定這兩個方向就
可以了。而且完全可以同時把握。

3。把握Java的精華特性而且一定要知道為什麼。比如，Interface和multi-thread。用
interface是更好的多繼續的模型，而多線程則是設計到語言一級的重要特性。要完全理
解interface是為什麼，用多線程又有幾種常用的編程模型。

4。理解了語言的特性是為什麼了之後，就可以試著上升到設計這個層次，究竟學習語言
是要用的。目前比較好的開發模式是採用自定向下的面向對象的設計，加上MVC的模式（
你可以看一下我介紹的關於MVC的內容）。首先要找出最頂層的對象（這往往是最難的）
，然後一層一層往下遞歸
，記住每次應符合7+/-2的原則，因為我們人的短記憶就是這樣。一般有圖形用戶界面的
應從界面開始設計。

5。有了基本設計模型後，可以學一些設計模式（Design Pattern)。這是目前證實很有效
的。比如體系結構模式（Layering分層，Pipe/Filter管道或過濾器），設計模式（有很
多，比如對象池Object
Pool、緩沖池Cache等），編程模式（比如Copy-on-Write）。懂了這些模式之後，就會對
系統的整體結構有很好的把握，而學術上也有傾向一個系統完全可以由各種模式組合而成
。前面提到的MT實際上就有好幾種模式，把握後就不用自己花很多時間去試了。另外一個
很重要的領域就是並行
和分布式計算領域，大概有20種左右。

6。接下來就不能紙上談兵了，最好的方法其實是實踐。一般教科書上的例子並不能算是
實踐，只能算是讓你把握語言特性用的。而提倡做實際的Project也不是太好，因為你還
沒有熟練的能力去綜合各種技術，這樣只能是你自己越來越迷糊。我認為比較好的方法是
找一些比較經典的例子，
每個例子比較集中一種編程思想而設計的

7。結合前面學到的設計模式你就可以很好的理解這些經典的例子。並且自己可以用他來 實現一些簡單的系統。假如可以對他進行進一步的修改，找出你覺得可以提高性能的地方 加上自己的設計，那就更上一個層次了，也就會真正地感到有所收獲。

8。好象以上談的跟Java沒什麼關系，其實我們早就應該從單純的學習語言到真正的學習 好編程的領域。學習技術是沒有止境的，你學習第一種語言可能要半年時間，以後每種語言都不應該超過兩個月，否則你會覺得學習語言是包袱，是痛苦我們的學習，我們的學習最重要的是實戰軟體的開發，所以建議在剛剛開始學習的時候，多找一些項目來研究，很多學校都有免費的課程，一般都會有提供小項目實戰的，如果你們沒有找不到，可以加我建立的一個交流群先加上670另外還有025最後加上447 這樣你就可以找到組織，在群里大家都會提供很多小項目幫助大家成長的，你不來我們沒有損失，損失的是你。

9。學習是為了用的，是為了讓你的程序產生價值典

㈢ lucene 3 後好像不能查詢命中總數了是這樣嗎

可以的啊！
TopDocs hits = searcher.search(query, 10); 取排名前10條結果。
hits.totalHits 會取出所有記錄條數的。
希望樓主親自實驗，並且建議看一下今年新翻譯的書《lucene 實戰 第二版》上邊寫的很全。

㈣ 我想學習Lucene從基礎到實戰高級應用方面的知識，請問在網上哪有好的資源嗎謝謝了

有視頻教程可以買，你去 華章 看看那裡有賣的網站啊！ 你也可以搜索 lucene 覺先，這個人出的教程很不錯，網上資料很多

㈤ Lucene實戰的內容簡介

《Lucene實戰(第2版)》基於Apache的Lucene 3.0，從Lucene核心、Lucene應用、案例分析3個方面詳細系統地介紹了Lucene，包括認識Lucene、建立索引、為應用程序添加搜索功能、高級搜索技術、擴展搜索、使用Tika提取文本、Lucene的高級擴展、使用其他編程語言訪問Lucene、Lucene管理和性能調優等內容，最後還提供了三大經典成功案例，為讀者展示了一個奇妙的搜索世界。
《Lucene實戰(第2版)》適合於已具有一定Java編程基本的讀者，以及希望能夠把強大的搜索功能添加到自己的應用程序中的開發人員。《Lucene實戰(第2版)》對於從事搜索引擎工作的工程技術人員，以及在Java平台上進行各類軟體開發的人員和編程愛好者，也具有很好的學習參考價值。

㈥ C#winform程序怎麼讀取pdf的內容，並在指定的位置添加幾個字，哪位大神幫幫我，急用呀

C# 怎麼讀取PDF文件內容？
怎麼能讀取到PDF文件里的內容信息,PDF為全英文文本格式 無圖片類的東西..
我怎麼才能讀取到所有信息 然後保存到字元串裡面..?

------解決方案--------------------
下載 PDFBox-0.7.3.zip

PDFBox-0.7.3.dll
lucene-demos-2.0.0.dll
lucene-core-2.0.0.dll
bcmail-jdk14-132.dll
bcprov-jdk14-132.dll
FontBox-0.1.0-dev.dll
ICSharpCode.SharpZipLib.dll
IKVM.AWT.WinForms.dll
IKVM.GNU.Classpath.dll
IKVM.Runtime.dll
ikvm-native.dll
放入Bin中

C# code<%@ Page Language="C#" %>
<%@ Import Namespace="System" %>
<%@ Import Namespace="org.pdfbox.pdmodel" %>
<%@ Import Namespace="org.pdfbox.util" %>
<script language="C#" runat="server">
protected void Page_Load(object sender, System.EventArgs e)
{
string pdfPath = Server.MapPath("index.pdf");
PDDocument doc = PDDocument.load(pdfPath);
PDFTextStripper stripper = new PDFTextStripper();
string txt = stripper.getText(doc);

Response.Write(txt);
}
</script>

註：網上搜的不知道管不管用。樓主試試吧能讀出來再處理就好辦多了

㈦ 軟體測試 應屆生需要了解哪些知識和工具

這里整理了一份全面系統的軟體測試學習路線，需要了解的知識和工具如下：

第一階段：專業基礎課程

階段目標：

1. 熟練掌握IT核心技術：編程，資料庫，操作系統，版本控制

2. 能夠熟練運用所學技術搭建各類伺服器環境

3. 深入理解軟體研發過程各種疑難雜症及處理手段

4. 掌握Python編程技術並熟練運用Python進行程序設計

知識點：

1、Web頁面元素，布局，CSS樣式，盒模型，JavaScript程序設計，函數，基礎演算法，正則表達式。

2、資料庫知識，範式，MySQL配置，命令，建庫建表，數據的增刪改查，約束，視圖，存儲過程，函數，觸發器，事務，游標，建模工具深入理解資料庫管理系統通用知識及MySQL資料庫的使用與管理。為軟體測試和測試開發打下基礎。

3、Linux安裝配置，文件目錄操作，VI命令，管理，用戶與許可權，環境部署，Shell編程Linux作為一個主流的伺服器操作系統，是每一個測試開發工程師必須掌握的重點技術，並且能夠熟練運用。

4、Python編程基礎，語法規則，函數，數據類型，PDBC，培養扎實的Python編程基本功，同時對Python核心對象編程有熟練的運用。

5、Python面向對象，異常處理，文件IO，多線程，網路編程，PyQT界面開發，深入理解面向對象編程，異常處理機制，多線程原理，網路協議知識，並熟練運用於項目中。

第二階段：專業核心課程

階段目標：

1. 熟練應用所學知識完成一個標準的軟體測試項目

2. 熟練運用Python完成GUI測試，介面測試和性能測試開發

3. 對測試開發技術體系和實現原理有深入的理解

4. 靈活運用測試開發技術解決項目中的各種問題

知識點：

1、軟體工程，軟體質量，系統測試流程，方法，專業術語，測試用例設計，禪道管理工具，測試報告，缺陷管理理解軟體工程的各類實際問題，理解系統測試的理論、方法與過程，熟練運用測試用例設計方法高效設計測試用例。

2、測試需求分析，測試方案設計，測試用例設計，測試項目實施，缺陷報告與測試報告，深入理解系統測試各個過程和關鍵環節，熟練完成系統測試項目。

3、SikuliX框架，UIAutomation框架，Selenium WebDriver框架，基礎框架，Android應用，Monkey測試，Appium移動端測試框架，UIAutomator2移動端測試框架綜合運用各類應用操作平台，完成各種自動化測試框架的學習和應用，深入理解GUI自動化測試技術及相應框架的測試開發。

4、Python單元測試框架，網路通信協議，HTTP與HTTPS協議，WebService與WebSocket協議，Python的介面測試庫，PostMan與SoapUI介面測試工具通過對代碼級介面測試和協議級介面測試的測試開發實戰，靈活運用Python開發介面測試腳本，熟練運用各類介面測試工具。

5、性能測試原理，指標體系，場景設計，實施過程，JMeter工具應用，BeanShell腳本開發，Python+Locust性能測試框架深入理解性能測試技術體系和方法論，熟練運用JMeter性能測試工具和Locust性能測試框架實施對任意系統的性能測試。

第三階段：綜合實戰項目

階段目標：

1. 將軟體測試和測試開發技術靈活運用於項目中

2. 具備較強的測試開發能力，獨立完成測試開發項目

3. 綜合運用軟體測試技術，滿足企業中高級人才需求

4. 對所學技術有深入的理解並具備獨立解決問題的能力

知識點：

1、測試需求分析，同行評審，測試計劃，測試方案，測試用例，配置管理，持續集成。通過對大型企業級應用系統的測試項目實戰，強化理解系統測試項目的實施過程與技術細節。

2、介面測試設計與實施，回歸測試，冒煙測試，安全性測試，RobotFramework框架應用，UI自動化實戰將各類自動化測試技術結合項目實戰演練，強化對自動化測試技術的運用，同時掌握更多的測試框架。

3、性能測試項目實戰，LoadRunner性能測試工具，總結通過綜合項目實戰，將全套測試技術融入到項目中，強化學習效果和項目經驗。

4、Python原生測試框架開發，包括Monkey，UI，圖像識別，雲測試平台，HTML測試報告，持續集成，KDT關鍵字驅動框架開發等原生技術實現通過大量的Python原生代碼開發，深入理解自動化測試開發技術的底層實現原理，完全拋棄對工具的依賴，做到真正的測試開發技術。

5、基於測試框架的設計思路和實現手段，自主實現一套測試框架能夠獨立完成一套自動化測試框架，並能夠直接用於實際項目中。

6、持續集成與Jenkins，安全性測試原理與工具，Python爬蟲開發與Scrapy框架，提升軟體測試其它類技術，增強知識面，提升競爭力，助力職業發展。

補充知識

1、演算法進階，圖像處理，視頻處理，加密解密，壓縮演算法。

2、UML統一建模語言、五種圖、類圖、類圖詳解、用例圖、時序圖。

3、Dubbo分布式開發框架，Oracle關系型資料庫管理系統，MongoDB非關系型資料庫管理系統。

4、大數據開發框架Hadoop/MapRece/Spark。

5、Android與iOS的原生應用開發與WebApp開發。

6、OpenCV圖像處理框架、TensorFlow深度學習框架，Lucene全文搜索引擎與中文分詞框架Ik-Analyzer，視頻處理演算法與框架等。

㈧ Lucene實戰的目錄

目錄
第1部分Lucene核心
第1章初識Lucene 3
1.1應對信息爆炸 4
1.2Lucene是什麼 5
1.2.1Lucene能做些什麼 6
1.2.2Lucene的歷史 7
1.3Lucene和搜索程序組件 9
1.3.1索引組件 10
1.3.2搜索組件 13
1.3.3搜索程序的其他模塊 16
1.3.4Lucene與應用程序的整合點 18
1.4Lucene實戰：程序示例 18
1.4.1建立索引 19
1.4.2搜索索引 22
1.5理解索引過程的核心類 25
1.5.1IndexWriter 25
1.5.2Directory 25
1.5.3Analyzer 26
1.5.4Document 26
1.5.5Field 27
1.6理解搜索過程的核心類 27
1.6.1IndexSearcher 27
1.6.2Term 28
1.6.3Query 28
1.6.4TermQuery 28
1.6.5TopDocs 29
1.7小結 29
第2章構建索引30
2.1Lucene如何對搜索內容進行建模 31
2.1.1文檔和域 31
2.1.2靈活的架構 32
2.1.3反向規格化(Denormalization) 32
2.2理解索引過程 33
2.2.1提取文本和創建文檔 33
2.2.2分析文檔 34
2.2.3向索引添加文檔 34
2.3基本索引操作 35
2.3.1向索引添加文檔 35
2.3.2刪除索引中的文檔 38
2.3.3更新索引中的文檔 39
2.4域選項 41
2.4.1域索引選項 41
2.4.2域存儲選項 42
2.4.3域的項向量選項 42
2.4.4Reader、TokenStream和byte[ ]域值 42
2.4.5域選項組合 43
2.4.6域排序選項 44
2.4.7多值域 44
2.5對文檔和域進行加權操作 45
2.5.1文檔加權操作 45
2.5.2域加權操作 46
2.5.3加權基準(Norms) 47
2.6索引數字、日期和時間 48
2.6.1索引數字 48
2.6.2索引日期和時間 49
2.7域截取(Field truncation) 50
2.8近實時搜索(Near-real-time search) 51
2.9優化索引 51
2.10其他Directory子類 52
2.11並發、線程安全及鎖機制 55
2.11.1線程安全和多虛擬機安全 55
2.11.2通過遠程文件系統訪問索引 56
2.11.3索引鎖機制 57
2.12調試索引 59
2.13高級索引概念 60
2.13.1用IndexReader刪除文檔 61
2.13.2回收被刪除文檔所使用過的磁碟空間 62
2.13.3緩沖和刷新 62
2.13.4索引提交 63
2.13.5ACID事務和索引連續性 65
2.13.6合並段 66
2.14小結 68
第3章為應用程序添加搜索功能70
3.1實現簡單的搜索功能 71
3.1.1對特定項的搜索 72
3.1.2解析用戶輸入的查詢表達式：QueryParser 73
3.2使用IndexSearcher類 76
3.2.1創建IndexSearcher類 76
3.2.2實現搜索功能 78
3.2.3使用TopDocs類 78
3.2.4搜索結果分頁 79
3.2.5近實時搜索 79
3.3理解Lucene的評分機制 81
3.3.1Lucene如何評分 81
3.3.2使用explain()理解搜索結果評分 83
3.4Lucene的多樣化查詢 84
3.4.1通過項進行搜索：TermQuery類 85
3.4.2在指定的項范圍內搜索：TermRangeQuery類 86
3.4.3在指定的數字范圍內搜索：NumericRangeQuery類 87
3.4.4通過字元串搜索：PrefixQuery類 88
3.4.5組合查詢：BooleanQuery類 88
3.4.6通過短語搜索：PhraseQuery類 91
3.4.7通配符查詢：WildcardQuery類 93
3.4.8搜索類似項：FuzzyQuery類 94
3.4.9匹配所有文檔：MatchAllDocsQuery類 95
3.5解析查詢表達式：QueryParser 96
3.5.1Query.toString方法 97
3.5.2TermQuery 97
3.5.3項范圍查詢 98
3.5.4數值范圍搜索和日期范圍搜索 99
3.5.5前綴查詢和通配符查詢 99
3.5.6布爾操作符 100
3.5.7短語查詢 100
3.5.8模糊查詢 101
3.5.9MatchAllDocsQuery 102
3.5.10分組查詢 102
3.5.11域選擇 103
3.5.12為子查詢設置加權 103
3.5.13是否一定要使用QueryParse 103
3.6小結 104
第4章Lucene的分析過程 105
4.1使用分析器 106
4.1.1索引過程中的分析 107
4.1.2QueryParser分析 109
4.1.3解析vs分析：分析器何時不再適用 109
4.2剖析分析器 110
4.2.1語匯單元的組成 111
4.2.2語匯單元流揭秘 112
4.2.3觀察分析器 115
4.2.4語匯單元過濾器：過濾順序的重要性 119
4.3使用內置分析器 121
4.3.1StopAnalyzer 122
4.3.2StandardAnalyzer 122
4.3.3應當採用哪種核心分析器 123
4.4近音詞查詢 123
4.5同義詞、別名和其他表示相同意義的詞 126
4.5.1創建SynonymAnalyzer 127
4.5.2顯示語匯單元的位置 131
4.6詞干分析 132
4.6.1StopFilter保留空位 133
4.6.2合並詞干操作和停用詞移除操作 134
4.7域分析 134
4.7.1多值域分析 135
4.7.2特定域分析 135
4.7.3搜索未被分析的域 136
4.8語言分析 139
4.8.1Unicode與字元編碼 139
4.8.2非英語語種分析 140
4.8.3字元規范化處理 140
4.8.4亞洲語種分析 141
4.8.5有關非英語語種分析的其他問題 143
4.9Nutch分析 144
4.10小結 146
第5章高級搜索技術147
5.1Lucene域緩存 148
5.1.1為所有文檔載入域值 149
5.1.2段對應的reader 149
5.2對搜索結果進行排序 150
5.2.1根據域值進行排序 150
5.2.2按照相關性進行排序 153
5.2.3按照索引順序進行排序 154
5.2.4通過域進行排序 154
5.2.5倒排序 155
5.2.6通過多個域進行排序 156
5.2.7為排序域選擇類型 157
5.2.8使用非默認的locale方式進行排序 157
5.3使用MultiPhraseQuery 158
5.4針對多個域的一次性查詢 160
5.5跨度查詢 162
5.5.1跨度查詢的構建模塊：SpanTermQuery 165
5.5.2在域的起點查找跨度 166
5.5.3彼此相鄰的跨度 167
5.5.4在匹配結果中排除重疊的跨度 169
5.5.5SpanOrQuery類 170
5.5.6SpanQuery類和QueryParser類 171
5.6搜索過濾 172
5.6.1TermRangeFilter 173
5.6.2NumericRangeFilter 174
5.6.3FieldCacheRangeFilter 174
5.6.4特定項過濾 174
5.6.5使用QueryWrapperFilter類 175
5.6.6使用SpanQueryFilter類 175
5.6.7安全過濾器 176
5.6.8使用BooleanQuery類進行過濾 177
5.6.9PrefixFilter 178
5.6.10緩存過濾結果 178
5.6.11將filter封裝成query 179
5.6.12對過濾器進行過濾 179
5.6.13非Lucene內置的過濾器 180
5.7使用功能查詢實現自定義評分 180
5.7.1功能查詢的相關類 180
5.7.2使用功能查詢對最近修改過的文檔進行加權 182
5.8針對多索引的搜索 184
5.8.1使用MultiSearch類 184
5.8.2使用ParallelMultiSearcher進行多線程搜索 186
5.9使用項向量 186
5.9.1查找相似書籍 187
5.9.2它屬於哪個類別 190
5.9.3TermVectorMapper類 193
5.10使用FieldSelector載入域 194
5.11停止較慢的搜索 195
5.12小結 196
第6章擴展搜索198
6.1使用自定義排序方法 199
6.1.1針對地理位置排序方式進行文檔索引 199
6.1.2實現自定義的地理位置排序方式 200
6.1.3訪問自定義排序中的值 203
6.2開發自定義的Collector 204
6.2.1Collector基類 205
6.2.2自定義Collector：BookLinkCollector 206
6.2.3AllDocCollector類 207
6.3擴展QueryParser類 208
6.3.1自定義QueryParser的行為 208
6.3.2禁用模糊查詢和通配符查詢 209
6.3.3處理數值域的范圍查詢 210
6.3.4處理日期范圍 211
6.3.5對已排序短語進行查詢 213
6.4自定義過濾器 215
6.4.1實現自定義過濾器 215
6.4.2搜索期間使用自定義過濾器 216
6.4.3另一種選擇：FilterQuery類 217
6.5有效載荷(Payloads) 218
6.5.1分析期間生成有效載荷 219
6.5.2搜索期間使用有效載荷 220
6.5.3有效載荷和跨度查詢 223
6.5.4通過TermPositions來檢索有效載荷 223
6.6小結 223
第2部分Lucene應用
第7章使用Tika提取文本227
7.1Tika是什麼 228
7.2Tika的邏輯設計和API 230
7.3安裝Tika 231
7.4Tika的內置文本提取工具 232
7.5編程實現文本提取 234
7.5.1索引Lucene文檔 234
7.5.2Tika工具類 237
7.5.3選擇自定義分析器 238
7.6Tika的局限 238
7.7索引自定義的XML文件 239
7.7.1使用SAX進行解析 239
7.7.2使用Apache Commons Digester進行解析和索引 242
7.8其他選擇 244
7.9小結 245
第8章Lucene基本擴展246
8.1Luke：Lucene的索引工具箱 247
8.1.1Overview標簽頁：索引的全局視圖 248
8.1.2瀏覽文檔 249
8.1.3使用QueryParser進行搜索 251
8.1.4Files and Plugins標簽頁 252
8.2分析器、語匯單元器和語匯單元過濾器 253
8.2.1SnowballAnalyzer 255
8.2.2Ngram過濾器 256
8.2.3Shingle過濾器 258
8.2.4獲取捐贈分析器 258
8.3高亮顯示查詢項 259
8.3.1高亮顯示模塊 259
8.3.2獨立的高亮顯示示例 262
8.3.3使用CSS進行高亮顯示處理 263
8.3.4高亮顯示搜索結果 264
8.4FastVector Highlighter類 266
8.5拼寫檢查 269
8.5.1生成提示列表 269
8.5.2選擇最佳提示 271
8.5.3向用戶展示搜索結果 272
8.5.4一些加強拼寫檢查的考慮 273
8.6引人注目的查詢擴展功能 274
8.6.1MoreLikeThis 274
8.6.2FuzzyLikeThisQuery 275
8.6.3BoostingQuery 275
8.6.4TermsFilter 276
8.6.5DuplicateFilter 276
8.6.6RegexQuery 276
8.7構建軟體捐贈模塊(contrib mole) 277
8.7.1源代碼獲取方式 277
8.7.2contrib目錄的Ant插件 277
8.8小結 278
第9章Lucene高級擴展279
9.1鏈式過濾器 280
9.2使用Berkeley DB存儲索引 282
9.3WordNet同義詞 284
9.3.1建立同義詞索引 285
9.3.2將WordNet同義詞鏈接到分析器中 287
9.4基於內存的快速索引 289
9.5XML QueryParser：超出「one box」的搜索介面 289
9.5.1使用XmlQueryParser 291
9.5.2擴展XML查詢語法 295
9.6外圍查詢語言 296
9.7Spatial Lucene 298
9.7.1索引空間數據 299
9.7.2搜索空間數據 302
9.7.3Spatial Lucene的性能特點 304
9.8遠程進行多索引搜索 306
9.9靈活的QueryParser 309
9.10其他內容 312
9.11小結 313
第10章其他編程語言使用Lucene314
10.1移植入門 315
10.1.1移植取捨 316
10.1.2選擇合適的移植版本 317
10.2CLucene(C++) 317
10.2.1移植目的 318
10.2.2API和索引兼容 319
10.2.3支持的平台 321
10.2.4當前情況以及未來展望 321
10.3Lucene-Net(C#和其他.NET編程語言) 321
10.3.1API兼容 323
10.3.2索引兼容 324
10.4KinoSearch和Lucy(Perl) 324
10.4.1KinoSearch 325
10.4.2Lucy 327
10.4.3其他Perl選項 327
10.5Ferret(Ruby) 328
10.6PHP 329
10.6.1Zend Framework 329
10.6.2PHP Bridge 330
10.7PyLucene(Python) 330
10.7.1API兼容 332
10.7.2其他Python選項 332
10.8Solr(包含多種編程語言) 332
10.9小結 334
第11章Lucene管理和性能調優335
11.1性能調優 336
11.1.1簡單的性能調優步驟 337
11.1.2測試方法 338
11.1.3索引-搜索時延調優 339
11.1.4索引操作吞吐量調優 340
11.1.5搜索時延和搜索吞吐量調優 344
11.2多線程和並行處理 346
11.2.1使用多線程進行索引操作 347
11.2.2使用多線程進行搜索操作 351
11.3資源消耗管理 354
11.3.1磁碟空間管理 354
11.3.2文件描述符管理 357
11.3.3內存管理 361
11.4熱備份索引 364
11.4.1創建索引備份 365
11.4.2恢復索引 366
11.5常見錯誤 367
11.5.1索引損壞 367
11.5.2修復索引 369
11.6小結 369
第3部分案例分析
第12章案例分析1：Krugle373
12.1Krugle介紹 374
12.2應用架構 375
12.3搜索性能 376
12.4源代碼解析 377
12.5子串搜索 378
12.6查詢VS搜索 381
12.7改進空間 382
12.7.1FieldCache內存使用 382
12.7.2合並索引 382
12.8小結 383
第13章案例分析2：SIREn384
13.1SIREn介紹 385
13.2SIREn優勢 385
13.2.1通過所有域進行搜索 387
13.2.2一種高效詞典 388
13.2.3可變域 388
13.2.4對多值域的高效處理 388
13.3使用SIREn索引實體 388
13.3.1數據模型 389
13.3.2實現問題 389
13.3.3索引概要 390
13.3.4索引前的數據准備 390
13.4使用SIREn搜索實體 392
13.4.1搜索內容 392
13.4.2根據單元限制搜索范圍 393
13.4.3將單元合並成元組 393
13.4.4針對實體描述進行查詢 394
13.5在Solr中集成SIREn 394
13.6Benchmark 395
13.7小結 397
第14章案例分析3：LinkedIn398
14.1使用Bobo Browse進行分組搜索 398
14.1.1Bobo Browse的設計 400
14.1.2深層次分組搜索 403
14.2使用Zoie進行實時搜索 405
14.2.1Zoie架構 406
14.2.2實時VS近實時 409
14.2.3文檔與索引請求 411
14.2.4自定義IndexReaders 411
14.2.5與Lucene的近實時搜索進行比較 412
14.2.6分布式搜索 413
14.3小結 415
附錄A安裝Lucene416
A.1二進制文件安裝 416
A.2運行命令行演示程序 417
A.3運行Web應用演示程序 418
A.4編譯源代碼 419
A.5排錯 420
附錄BLucene索引格式421
B.1邏輯索引視圖 421
B.2關於索引結構 422
B.2.1理解多文件索引結構 422
B.2.2理解復合索引結構 425
B.2.3轉換索引結構 426
B.3倒排索引 427
B.4小結 430
附錄CLucene/contrib benchmark431
C.1運行測試腳本 432
C.2測試腳本的組成部分 435
C.2.1內容源和文檔生成器 438
C.2.2查詢生成器 439
C.3控制結構 439
C.4內置任務 441
C.4.1建立和使用行文件 445
C.4.2內置報表任務 446
C.5評估搜索質量 446
C.6出錯處理 449
C.7小結 449
附錄D資源450
D.1Lucene知識庫 450
D.2國際化 450
D.3語言探測 451
D.4項向量 451
D.5Lucene移植版本 451
D.6案例分析 452
D.7其他 452
D.8信息檢索軟體 452
D.9Doug Cutting的著作 453
D.9.1會議論文 453
D.9.2美國專利 454

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《Elasticsearch伺服器開發（第2版）》（[波蘭] Rafa. Ku. Marek Rogoziński）電子書網盤下載免費在線閱讀

資源鏈接：

鏈接: https://pan..com/s/1o90QvY-Gq5JYRUCFx1gBdg

書名：Elasticsearch伺服器開發（第2版）

作者：[波蘭] Rafa. Ku. Marek Rogoziński

譯者：蔡建斌

豆瓣評分：6.1

出版社：人民郵電出版社

出版年份：2015-3

頁數：292

內容簡介：

本書介紹了Elasticsearch這個優秀的全文檢索和分析引擎從安裝和配置到集群管理的各方面知識。本書這一版不僅補充了上一版中遺漏的重要內容，並且所有示例和功能均基於Elasticsearch伺服器1.0版進行了更新。你可以從頭開始循序漸進地學習本書，也可以查閱具體功能解決手頭問題。

作者簡介：

作者簡介：

Rafał Kuć

solr.pl網站聯合創始人，現為Sematext集團顧問和軟體工程師，專注於Apache Lucene、Solr、Elasticsearch和Hadoop等開源技術。Rafał擁有超過12年的多領域軟體經驗，其中既包括銀行軟體又包括電子商務產品。Rafał也是Apache Solr 3.1 Cookbook等技術圖書的作者，並且一直是Lucene Eurocon、Berlin Buzzwords、ApacheCon和Lucene Revolution等會議的演講嘉賓。

Marek Rogoziński

solr.pl網站聯合創始人，擁有10年以上的軟體架構師和顧問從業經驗，專門研究基於Solr和Elasticsearch等開源搜索引擎的解決方案，以及Hadoop、HBase和Twitter Storm等用於大數據分析的軟體。

譯者簡介：

蔡建斌

敏捷踐行者，擅長Scrum/XP/Kanban等敏捷實踐，現在英孚教育全球研發中心任Technical Lead，除了50%時間寫代碼以外，業務需求分析、前後端架構設計、性能調優、自動化測試、流程改進、發布運維、代碼評審……無所不為，只為開發出更好的軟體。愛好圍棋，弈城4段5段之間跳躍。目標：工作上有所不為；愛好上添加一項健身。Email：[email protected]。

㈩ solr3.5中如何用java代碼為PDF，Office等文件添加索引

1、將解壓包中的solr-4.7.1/dist/solr-4.7.1.war復制到tomcat_dir/webapps/目錄，並命名為solr.war。

2、將solr-4.7.1/example/lib/ext/目錄下的jar文件復制到tomcat/lib目錄下，將solr-4.7.1/example/resources/下的log4j.properties文件復制到tomcat_dir/lib目錄下;
切把 solr-4.7.1/example/solr，復制到tomcat_dir/bin下。

3、修改tomcat_dir/conf/server.xml
<Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1"

connectionTimeout="20000"
redirectPort="8443"
URIEncoding="UTF-8" />

4、創建solr.xml，存放在路徑：tomcat/conf/Catalina/localhost/solr.xml，內容：
<Context path="/solr" docBase="C:\Tomcat 7.0\webapps\solr.war"
debug="0" crossContext="true">
<Environment name="solr/home" type="java.lang.String" value="C:\Tomcat 7.0\bin\solr\" override="true" />
</Context>

PS：上面的docBase和value路徑中不能存在中文字元，否則會出現404錯誤。

5、將C:\Tomcat 7.0\webapps下的solr.war包，啟動項目解壓；然後再添加幾個jar包：
solr-4.7.1\dist\solr-dataimporthandler-4.7.1.jar;
solr-4.7.1\dist\solr-dataimporthandler-extras-4.7.1.jar;
還要載入資料庫驅動包：mysql-connector-java-3.1.13-bin.jar

6、在C:\Tomcat 7.0\bin\solr\collection1\conf 下的solrconfig.xml增加以下資料庫配置：
<requestHandler name="/dataimport" class="org.apache.solr.handler.dataimport.DataImportHandler">

<lst name="defaults">
<str name="config">data-config.xml</str>
</lst>
</requestHandler>

7、將tomcat\bin\solr\collection1\conf下增加data-config.xml文件，內容如下：
<dataConfig>

<dataSource type="JdbcDataSource"
driver="com.mysql.jdbc.Driver"
url="jdbc:mysql://192.168.1.221:3306/tmsdb"
user="root"
password="123456"/>
<document name="content">
<entity name="node" query="select id,author,title,content from solrdb">
<field column="id" name="id" />
<field column="author" name="author" />
<field column="title" name="title" />
<field column="content" name="content" />
</entity>
</document>
</dataConfig>

8、增加中文分詞器，ik-analyzer的配置如下：
①目前的中文分詞主要有兩種
1，基於中科院ICTCLAS的隱式馬爾科夫hhmm演算法的中文分詞器，例如smartcn等。（不支持自定義擴展詞庫）
2，基於正向迭代最細粒度切分演算法（正向最大匹配並且最細分詞）例如IK，庖丁等（支持自定義擴展詞庫）
安裝分詞前，可以去下載IK的分詞包 ：
IK-Analyzer-4.7.1-0.0.1-SNAPSHOT.jar

下載完畢後，將此包放進tomcat\solr的\WEB-INF\lib下面：tomcat\webapps\solr\WEB-INF\lib 。
下面需要在solr的schemal.xml進行分詞器注冊:
<!-- 配置IK分詞器 -->

<fieldType name="text_ik" class="solr.TextField" positionIncrementGap="100">
<analyzer type="index">
<!-- 分詞-->
<tokenizer class="org.wltea.analyzer.lucene.IKTokenizerFactory"/>
<!-- 禁用詞過濾根據情況使用-->
<!-- <filter class="org.wltea.analyzer.lucene.IKStopFilterFactory"/> -->
</analyzer>
<analyzer type="query">
<!-- 分詞-->
<tokenizer class="org.wltea.analyzer.lucene.IKTokenizerFactory"/>
<!-- 禁用詞過濾根據情況使用-->
<!-- <filter class="org.wltea.analyzer.lucene.IKStopFilterFactory"/>-->
</analyzer>
</fieldType>

最後還得配置一個引用欄位就OK了
<field name="ik" type="text_ik" indexed="true" stored="true" multiValued="true"/>

②它的安裝部署十分簡單，將IKAnalyzer2012.jar部署亍項目的lib目錄中；IKAnalyzer.cfg.xml不stopword.dic文件放置在class根目錄（對於web項目，通常是WEB-I NF/classes目彔，同hibernate、log4j等配置文件相同）下即可 ；然後配置solr4.7中schema.xml配置解析器：
<schema name="example" version="1.1">

……
<fieldType name="text" class="solr.TextField">
<analyzer class="org.wltea.analyzer.lucene.IKAnalyzer"/>
</fieldType>
……
</schema>