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磁力链接和 BT 种子的搜索引擎

  • 源代码名称:magnet-and-torrent-search-engine
  • 源代码网址:http://www.github.com/justjavac/magnet-and-torrent-search-engine
  • magnet-and-torrent-search-engine源代码文档
  • magnet-and-torrent-search-engine源代码下载
  • Git URL:
    git://www.github.com/justjavac/magnet-and-torrent-search-engine.git
  • Git Clone代码到本地:
    git clone http://www.github.com/justjavac/magnet-and-torrent-search-engine
  • Subversion代码到本地:
    $ svn co --depth empty http://www.github.com/justjavac/magnet-and-torrent-search-engine
    Checked out revision 1.
    $ cd repo
    $ svn up trunk
  • {Magnet & Torrent} Search Engine

    磁力链接和 BT 种子的搜索引擎 {Magnet & Torrent}

    系统功能和用到的技术。

    系统包括几个独立的部分:

    • 使用 Python 的 Scrapy 框架开发的网络爬虫,用来爬取磁力链接和种子;

    • 使用 PHP CI 框架开发的简易网站;

    • 搜索引擎目前直接使用的 MySQL,将来可以考虑使用 sphinx;

    • 中文分词。

      用 PHP 写了一个简陋版的基于逆向最大匹配算法的小类,词库呢,哈哈,直接使用了 Chrome 的分词表,分词表可以在这个地址下载:http://www.mdbg.net/chindict/chindict.php?page=cedict

    • 新词发现机制

      基于搜索关键词的新词发现机制。

      目前词库方面还有一个很大的问题,比如最新的电影无法分词,例如星际穿越 会被分词为"星际"和"穿越",因此"被偷走的那五年,穿越火线,极速蜗牛,了不起的盖茨比,摩登年代,星际迷航,乔布斯传。"也出现在了搜索结果中。

      当然这也不算事大问题,但是霍比特人却被分词为了"霍"、"比特"、"人"了,好在搜索结果里面没有啥东西乱入。这些属于过度分词,通过增加词库内容可以解决,因此准备些一个豆瓣爬虫,将豆瓣的所有电影都加入词库,用来辅助分词。

    • 资源别名

      这会使我们的系统更加智能,更加人性化。我们在百度搜索时,经常会遇到这样的情况,当我们搜索"开核桃利器",百度提示我们"您要找的是不是诺基亚?"。当我们搜索"世界上最好的语言",百度提示我们"您要找的是不是PHP?"。同样,当用户搜索"星际穿越"时,应该为用户提供Interstellar的匹配结果。

      我们不用实现复杂的在线翻译,只需要继续爬取豆瓣,将电影的中英文都做成对照表就可以了。而且,为了考虑到某些宅男的特殊需求,我们还需要做一个日语的对照表。

    • 英文分词

      英文还需要分词?空格不就是词语边界吗?你有这样的译文很正常,我最初也是这么想的,因此英文只是简单的使用了 PHP 的 explode(' ', $query) 函数。

      但是我刚才(2015-02-01 21:59:35)看搜索日志时发现了一些问题,今天 xart 关键词被搜索了 169 次,而 x-art 关键词仅仅被搜索了 54 次,但是 x-art 才是它的官方名词啊(不要问我为什么知道的这么多)。因此我刚刚调整了一下代码,将 xart 和 x-art 统一定向到了 x-art。

    • BitTorrent 低版本最初使用 Python 开发,而且是开源的,因此很多类库都是直接使用的 BitTorrent 的,也有一些类库和辅助函数直接移植到了 PHP 平台上;(Petru Paler 写的 bencode 太赞了,老婆问我:你为什么跪着写代码?)

    了解 P2P 原理的人都知道,BT 不需要中心服务器,因为每个节点既是客户端,同时也是服务器,因此基于 0x0d 大神的 dhtfck 写了一个 DHT 爬虫,它伪装为 DHT 网络中的一个节点,这样当其他客户端想下载某个 torrent 时,就会在 DHT 网络发起广播,当它询问到我的节点时,我就知道了:哦,原来有人要下载这个种子啊,那么在 DHT 网络中肯定有这个种子。于是我把这个种子的信息保存到 MySQL 中。

    以上 DHT 的整个过程可以具体看看 DHT 协议

    注意:我只是保存了 torrent 的 infohash 信息,用这个信息,可以构建一个磁力链接,但是却还没有得到种子文件,我们还得通过其它方式取得种子文件。

    Python 的爬虫程序是主动出击,盲目寻找。在互联网的海量网页中寻找种子和磁力链接。而 DHT 爬虫则变成了被动等待,当别人来询问时,就把它的询问结果记录下来,如果一个种子被询问了很多次,则说明这个种子是一个热门种子,这是 Python 爬虫无法做到的。

    由于 BitTorrent 开源版本使用的 Python,因此我的 DHT 爬虫也使用了 Python。作为一个服务器,肯定要使用 twisted 框架,熟悉 nodejs 的同学一定知道这个框架的特性:异步网络 IO,虽然大部分开发者都是通过 nodejs 才了解了异步 IO,但是 twisted 要比 nodejs 早了 N 年。

    当前运行的爬虫是一个非常简陋的版本,是我一周前写的一个多线程的基于 Socket 的 DHT 服务器。截至到现在(2015年2月1日),已经运行了 6 天了,总共收集到了 45,234,859 个磁力链接。




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