Ⅰ solr和elasticsearch對比，有啥差別嗎
從兩個方面對ElasticSearch和Solr進行對比，從關系型資料庫中的導入速度和模糊查詢的速度。
單機對比
1. Solr 發布了4.0-alpha，試了一下，發現需要自己修改schema，好處是它自帶一個data importer。在自己的計算機上測試了一下，導入的性能大概是：14分鍾導入 3092730 條記錄，約合 3682條/秒。
2. 3百萬條記錄的情況下，模糊查詢和排序基本都在1秒內返回
3. 剛才的測試，是每個field單獨存儲，現在修改了一下配置文件，增加了一個Field，所有的field都拷貝一份到text這個field裡面去，導入的性能大概是：19分鍾導入了3092730 條記錄，約合 2713條/秒
4. 3百萬條記錄的情況下，針對text的模糊查詢基本在1秒內返回，但是針對所有記錄的排序，大概要2~3秒
5. 使用 elasticsearch 0.19.8，預設配置，用單任務導入，導入性能是：20分鍾導入了3092730 條記錄，約合2577條/秒
6. 3百萬條記錄的情況下，查詢基本上在1秒內返回，但是模糊查詢比較慢，第一次要10秒，後來大概要1~3秒。加上排序大概需要5秒，整體排序基本100ms
查詢及排序的指令：
{
"query": {
"query_string": {
"query": "*999*"
}
},
"sort": [
{
"TIME_UP": {
"order": "asc"
}
}
]
}
7. Es0.19.8，用兩個任務導入，導入性能是：13分鍾導入了3092730 條記錄，約合3965條/秒
8. Solr全部建好索引後，佔用磁碟空間是1.2G，es佔用磁碟空間是4G
單機對比2
在一台Intel i7，32G內存的機器上，重新跑這兩個的對比。不過有個重大的區別在於，Solr是在這台性能很好的機器上跑，而es的導入進程則是在一台Intel 四核 2.5G，4G內存的機器上跑的，也許會有性能的差異。ES版本0.19.8，Solr版本4.0-ALPHA。
1. Solr的導入性能：3400萬條記錄，用時62分鍾，平均9140條/秒，佔用空間12.75G
2. 使用 *999* 這樣的模糊查詢，3秒以內返回，稍長一點的查詢條件 *00100014*，也是2~3秒返回
3. Es的導入性能（設置Xmx為10G）：3400萬條記錄，用時40分鍾，平均14167條/秒，佔用空間33.26G，客戶端採用4個並發。
4. 使用 *999* 這樣的模糊查詢，9秒返回，稍長一點的查詢條件 *00100014*，11.8秒返回
5. 如果不是針對所有欄位查詢，而是針對某個特定欄位，比如 SAM_CODE: *00100014*，那麼也是1秒以內返回。
6. 結論：es的查詢效率也可以很高，只是我們還不會用。
7. 結論2：es有個設置是把所有欄位放一塊的那個，預設是放一起，但是不知道為什麼沒起到應有的作用。
備註：
1. Solr第一次的那個內存使用的是預設設置，這次改為10G，結果導入性能反而變差了，400萬條記錄，用了8分鍾，平均8333條/秒，不知道為什麼。
2. 改回預設的內存配置，導入速度仍然慢。
3. 重啟Linux，用10G的內存配置，再導入，5030萬條記錄，用時92分，約9112條/秒，說明導入速度和內存配置沒有大差別
4. 在10G配置的情況下，檢索速度也差別不大。
5. 為了搞清楚lucene4.0和solr4.0的進步有多大，下載了solr3.6.1，所幸的是4.0的配置文件在3.6.1上也可以用，所以很快就搭起來進行測試，導入性能為：3400萬條記錄，用時55分鍾，約10303條/秒，佔用空間13.85G。查詢性能：*999*第一次11.6s，*00100014* 27.3s，相比4.0ALPHA的結果（5000萬結果當中，*999*第一次2.6s，*00100014*第一次2.5s）來說，慢了很多，與es的性能差不多，因此，也許lucene4.0真的對性能有大幅提升？
集群對比：
採用4台同樣配置（Intel i7，32G內存）的Centos 6.3組成的集群，進行對比。
1. 首先是es，很方便的就組成了一個Cluster，等上一個3400萬條的Index全部均衡負載之後進行測試，導入到另外一個Index當中。
2. 導入性能：8500萬條記錄，用時72分鍾，約為19676條/秒。在前5千萬條記錄導入時的速度在2萬/條以上，初始的速度在2.2萬/條。佔用空間78.6G（由於有冗餘，實際佔用空間為157.2G）
3. 查詢性能：
*999*第一次13.5秒，第二次19.5秒，第三次7.4秒，第四次7.1秒，第五次7.1秒
*00100014*第一次17.2秒，第二次16.6秒，第三次17.9秒，第四次16.7秒，第五次17.1秒
SAM_CODE:*999*，0.8s，1.3s，0.02s，0.02s，0.02s
SAM_CODE: *00100014*，0.1s，0.1s，0.02s，0.03s，0.05s
4. Solr4.0-ALPHA，SolrCloud的配置還算簡單，啟動一個ZooKeeper，然後其他三台機器訪問這個地址，就可以組成一個Cloud：
機器1： nohup java -Xms10G -Xmx10G -Xss256k -Djetty.port=8983 -Dsolr.solr.home="./example-DIH/solr/" -Dbootstrap_confdir=./example-DIH/solr/db/conf/ -Dcollection.configName=xabconf3 -DzkRun -DnumShards=4 -jar start.jar &
其他機器：nohup java -Xms10G -Xmx10G -Dsolr.solr.home="./example-DIH/solr/" -DzkHost=192.168.2.11:9983 -jar start.jar &
但是在執行 data import 的時候，頻繁出現 OutOfMemoryError: unable to create new native thread。查了很多資料，把Linux的ulimit當中的nproc改成10240，把Xss改成256K，都解決不了問題。暫時沒有辦法進行。
結論
1. 導入性能，es更強
2. 查詢性能，solr 4.0最好，es與solr 3.6持平，可以樂觀的認為，等es採用了lucene4之後，性能會有質的提升
3. Es採用SAM_CODE這樣的查詢性能很好，但是用_all性能就很差，而且差別非常大，因此，個人認為在目前的es情況下，仍然有性能提升的空間，只是現在還沒找到方法。
Ⅱ 求一python寫的簡單的搜索引擎
可能幫不上忙。
但別的語言有現成的。
用java 的 solr做搜索，索引，分詞。只需要配置xml，不用寫代碼。
然後加上前端頁面搜索就完成了。
用python的scrapy可以做爬蟲。
你的需求我感覺簡單做，都不需要索引，直接查資料庫。模糊查詢
還有一個java的nutch，幾乎不用寫代碼，直接爬蟲＋索引＋界面 一套都實現好了，什麼高亮，快照都有，直接用。
不知道你能出多少錢？
Ⅲ java web 怎麼用solr
我們下載的Solr包後，進入Solr所在的目錄，我們可以看到以下幾個目錄：build、client、dist、example、lib、site、src。下面分別對其進行介紹。
1) build：該目錄是在ant build過程中生成的，其中包含了未被打包成jar或是war的class文件以及一些文檔文件。
2) client：該目錄包含了特定語言的Solr客戶端API，使得使用其他語言的用戶能通過HTTP用XML與Solr進行通話。現在該目錄裡面雖然包含javascript、python、ruby三個子目錄，但是到目前為止只包含一部分的ruby的代碼，其他語言仍是空的。另外，Solr的Java客戶端稱為SolrJ，其代碼位於src/solrj目錄下面。在之後的文章中我會詳細介紹Solr客戶端的使用。
3) dist：該目錄包含build過程中產生的war和jar文件，以及相關的依賴文件。還記得上一篇文章中，我們在build 1.4版本的Solr源代碼後需要部署example嗎？其實就是將該目錄下面的apache-solr-1.4.war部署到Jetty上面去，並重命名為solr.war。
4) example：這個目錄實際上是Jetty的安裝目錄。其中包含了一些樣例數據和一些Solr的配置。
其中一些子目錄也比較重要，這里也對它們稍作介紹。
l example/etc：該目錄包含了Jetty的配置，在這里我們可以將Jetty的默認埠從8983改為80埠。
l 將其中的8983埠換成80埠。注意更改埠後啟動Jetty可能會提示你沒有許可權，你需要使用sudo java -jar start.jar來運行。
l example/multicore：該目錄包含了在Solr的multicore中設置的多個home目錄。在之後的文章中我會對其進行介紹。
l example/solr：該目錄是一個包含了默認配置信息的Solr的home目錄。
詳見下面的「solr home說明」
l example/webapps：Jetty的webapps目錄，該目錄通常用來放置Java的Web應用程序。在Solr中，前面提到的solr.war文件就部署在這里。
5) lib：該目錄包含了所有Solr的API所依賴的庫文件。其中包括Lucene，Apache commons utilities和用來處理XML的Stax庫。
6) site：該目錄僅僅包含了Solr的官網的網頁內容，以及一些教程的PDF文檔。
7) src：該目錄包含了Solr項目的整個源代碼。這里對其各個子目錄也做相應的介紹。
l src/java：該目錄存放的是Solr使用Java編寫的源代碼。
l src/scripts：該目錄存放的是配置Solr伺服器的Unix BashShell腳本，在後面介紹多伺服器配置中將會有重要的作用。
l src/solrj：前面提到過該目錄存放的是Solr的Java版本的客戶端代碼。
l src/test：該目錄存放的是測試程序的源代碼和測試文件。
l src/webapp：該目錄存放的是管理Solr的Web頁面，包括Servlet和JSP文件，其構成了前面提到的WAR文件。管理Solr的JSP頁面在web/admin目錄下面，如果你有興趣折騰Solr可以找到相應的JSP的頁面對其進行設置
1.4.2 Solr home說明
所謂的Solr home目錄實際上是一個運行的Solr實例所對應的配置和數據（Lucene索引）。在上一篇文章中我提到過在Solr的example/solr目錄就是一個Solr用做示例的默認配置home目錄。實際上example/multicore也是一個合法的Solr home目錄，只不過是用來做mult-core設置的。那麼我們來看看example/solr這個目錄裡面都有些什麼。
example/solr目錄下主要有以下一些目錄和文件：
1) bin：如果你需要對Solr進行更高級的配置，該目錄建議用來存放Solr的復制腳本。
2) conf ：該目錄下麵包含了各種配置文件，下面列出了兩個最為重要的配置文件。其餘的.txt和.xml文件被這兩個文件所引用，如用來對文本進行特殊的處理。
l conf/schema.xml：該文件是索引的schema，包含了域類型的定義以及相關聯的analyzer鏈。
l conf/solrconfig.xml：該文件是Solr的主配置文件。
l conf/xslt：該目錄包含了各種XSLT文件，能將Solr的查詢響應轉換成不同的格式，如：Atom/RSS等。
3) data：包含了Lucene的二進制索引文件。
4) lib：該目錄是可選的。用來放置附加的Java JAR文件，Solr在啟動時會自動載入該目錄下的JAR文件。這就使得用戶可以對Solr的發布版本（solr.war）進行擴展。如果你的擴展並不對Solr本身進行修改，那麼就可以將你的修改部署到JAR文件中放到這里。
Solr是如何找到運行所需要的home目錄的呢？
Solr首先檢查名為solr.solr.home的Java系統屬性，有幾種不同的方式來設置該Java系統屬性。一種不管你使用什麼樣的Java應用伺服器或Servlet引擎都通用的方法是在調用Java的命令行中進行設置。所以，你可以在啟動Jetty的時候顯式地指定Solr的home目錄java -Dsolr.solr.home=solr/ -jar start.jar。另一種通用的方法是使用JNDI，將home目錄綁定到java:comp/env/solr/home。並向src/webapp/web/WEB-INF/web.xml添加以下一段代碼：
1 <env-entry>
2 <env-entry-name>solr/home</env-entry-name>
3 <env-entry-value>solr/</env-entry-value>
4 <env-entry-type>java.lang.String</env-entry-type>
5 </env-entry>
實際上這段XML在web.xml文件中已經存在，你只需要把原來注釋掉的xml取消注釋，添加你所要指向的home目錄即可。因為修改了web.xml文件，所以你需要運行antdist-war來重新打包之後再部署WAR文件。
最後，如果Solr的home目錄既沒有通過Java系統屬性指定也沒有通過JNDI指定，那麼他將默認指向solr/。
在產品環境中，我們必須設置Solr的home目錄而不是讓其默認指向solr/。而且應該使用絕對路徑，而不是相對路徑，因為你有可能從不同的目錄下面啟動應用伺服器。
註：Jetty 是一個開源的servlet容器，它為基於Java的web內容，例如JSP和servlet提供運行環境。Jetty是使用Java語言編寫的，它的API以一組JAR包的形式發布。開發人員可以將Jetty容器實例化成一個對象，可以迅速為一些獨立運行（stand-alone）的Java應用提供網路和web連接。
我們先從使用者的角度出發，最先看到的當然是servlet,因為Solr本身是個獨立的網路應用程序，需要在Servlet容器中運行來提供服務，所以servlet是用戶接觸的最外層。我們看看org.apache.solr.servlet包。這個包很簡單，只有兩個類：SolrServlet和SolrUpdateServlet.我們很容易從類名中猜出這兩個類的用途。
SolrServlet類繼承HttpServlet類，只有四個方法：
· init()
· destroy()
· doGet()
· doPost()
SolrServlet類中除了普通的Java類對象（包括Servlet相關的）外，有四個Solr本身的類，還有一個Solr本身的異常。其中兩個類和一個異常屬於org.apache.solr.core包，兩個類屬於org.apache.solr.request包。屬於core包的有：
· Config:
· SolrCore:
屬於request包的有：
· SolrQueryResponse:
· QueryResponseWriter:
分析一下這個SolrServlet類。首先servlet會調用init()方法進行初始化：通過Context查找java:comp/env/solr/home來確定Solr的主目錄（home），接著調用Config.setInstanceDir(home)方法設置這個實例的目錄。然後通過SolrCore.getSolrCore()來獲得一個SolrCore實例。destroy()方法將會在Servlet對象銷毀時調用，僅僅調用core.close()關閉SolrCore實例。
當用戶請求進來時doPost()簡單地將任務交給doGet()完成，主要的任務由doGet()完成。分析一下doGet()方法：
1) 使用SolrCore和doGet()參數request生成一個SolrServletRequest對象(注意：這個SolrServletRequest類不是公開類，位於org.apache.solr.servlet包中，繼承了SolrQueryRequestBase類，僅僅接受SolrCore和HttpServletRequest對象作為參數)
2) 然後SolrCore執行execute()方法（參數為SolrServletRequest和SolrQueryResponse）
由此可見，真正的處理核心是SolrCore的execute方法
Ⅳ 有在Python下用過Lucene或Solr的嗎
Python版的lucene http://lucene.apache.org/pylucene/index.html
http://wiki.apache.org/solr/SolPython
https://pypi.python.org/pypi/solrcloudpy/
python library for interacting with SolrCloud
solrcloudpy is a python library for interacting with SolrCloud. This library aims to take advantage of the following features of Solr:
Distributed indexing and searching and transparent failover
Full JSON api
Centralized index management
Near-realtime search
Ⅳ solr查詢某個欄位最大值，如何實現
q:查詢的關鍵字，此參數最為重要，例如，q=id:1，默認為q=*:*，類似於sql中的where 1=1。
fq（filter query）:過濾查詢，提供一個可選的篩選器查詢。返回在q查詢符合結果中同時符合的fq條件的查詢結果，例如：q=id:1&fq=sort:[1 TO 5]&fq=section:0，找關鍵字id為1 的，並且sort是1到5之間,section=0的。還能寫成fq=+sort[1 TO 5] +section:0]。性能方面的考慮:每個fq下面的記錄都會單獨緩存。可以考慮把經常在一起的fq條件用+方式寫。
sort:排序方式，例如id desc 表示按照 「id」 降序。id desc, price asc先按id降序，再按price升序。sum(x_f, y_f) desc按x_f和y_f欄位的和降序。
start,rows:分頁參數，類似於start，limite的功能。啥都不輸的話默認值分別為start=0,limit=10。
Ⅵ solr 支持python3嗎
不支持，你可以選擇用elasticsearch，能很好地支持python，個人感覺比solr好用
Ⅶ 如何對solr中數據進行查詢統計並得到全部查詢統計結果
如何對solr中數據進行查詢統計並得到全部查詢統計結果
條件組合查詢
SQL查詢語句：
SELECT log_id,start_time,end_time,prov_id,city_id,area_id,idt_id,cnt,net_type
FROM v_i_event
WHERE prov_id = 1 AND net_type = 1 AND area_id = 10304 AND time_type = 1 AND time_id >= 20130801 AND time_id <= 20130815
ORDER BY log_id LIMIT 10;
Ⅷ 如何對solr建立的索引進行搜索
以下資料整理自網路,以及查看solr幫助文檔。主要分為兩部分，第一部分是對《db-data-config.xml》的配置內容的講解（屬於高級內容），第二部分是DataImportHandler（屬於基礎）,第三部分是對db-data-config.xml的進階
第一部分是對《db-data-config.xml》
query是獲取全部數據的SQL
deltaImportQuery是獲取增量數據時使用的SQL
deltaQuery是獲取pk的SQL
parentDeltaQuery是獲取父Entity的pk的SQLFull
Import工作原理：
執行本Entity的Query，獲取所有數據；
針對每個行數據Row，獲取pk，組裝子Entity的Query；
執行子Entity的Query，獲取子Entity的數據。Delta
Import工作原理：
查找子Entity，直到沒有為止；
執行Entity的deltaQuery，獲取變化數據的pk；
合並子Entity
parentDeltaQuery得到的pk；
針對每一個pk
Row，組裝父Entity的parentDeltaQuery；
執行parentDeltaQuery，獲取父Entity的pk；
執行deltaImportQuery，獲取自身的數據；
如果沒有deltaImportQuery，就組裝Query限制：
子Entity的query必須引用父Entity的pk
子Entity的parentDeltaQuery必須引用自己的pk
子Entity的parentDeltaQuery必須返回父Entity的pk
deltaImportQuery引用的必須是自己的pk第二部分是DataImportHandler
關於DataImportHandler的具體使用方法，詳見下文，如果你英文超級好，那看這個鏈接吧：http://wiki.apache.org/solr/DataImportHandler大多數的應用程序將數據存儲在關系資料庫、xml文件中。對這樣的數據進行搜索是很常見的應用。所謂的DataImportHandler提供一種可配置的方式向solr導入數據，可以一次全部導入，也可以增量導入。
概覽
目標
能夠讀取關系資料庫中的數據。
通過可配置的方式，能夠將資料庫中多列、多表的數據生成solr文檔
能夠通過solr文檔更新solr
提供 通過配置文件就能夠導入所有數據的能力
能夠發現並處理
由insert、update帶來的變化（我們假定在表中有一個叫做「last-modified的列」）
能夠配置 「完全導入」和「增量導入」的時間
讓讀取xml文件，並建立索引成為可配置。
能夠將
其他的數據源（例如：ftp，scp，etc）或者其他格式的文檔（Json，csv）以插件的形式集成到項目中。
設計思路
這個Handler首先要在solrconfig.xml文件中配置下，如下所示。
<requestHandler name="/dataimport" class="org.apache.solr.handler.dataimport.DataImportHandler">
<lst name="defaults">
<str name="config">/home/username/data-config.xml</str>
</lst>
</requestHandler>從它的名字上，我們或許也可以猜到，
DataImportHandler正是requestHandler的實現。我們一共需要在兩個地方配置文件中進行一些配置。
solrconfig.xml 。
data-config.xml必須在這個文件中配置，datasource也可以。不過，一般將datasource放在data-config.xml文件中。
data-config.xml怎樣獲取數據？（查詢語句、url等等）
要讀什麼樣的數據（關系資料庫中的列、或者xml的域）
做什麼樣的處理（修改/添加/刪除）
跟關系資料庫一起使用
下面幾個步驟是必要的.
定義一個data-config.xml 文件，並這個它的路徑配置到solrconfig.xml
中關於DataImportHandler的配置中。
給出Connection的信息（假設你選擇在solrconfig中配置datasource）
打開DataImportHandler頁面去驗證，是否該配置的都配置好了。http://localhost:8983/solr/dataimport
使用「完全導入」命令將數據從資料庫中導出，並提交給solr建立索引
使用「增量導入」命令對資料庫發生的變化的數據導出，並提交給solr建立索引。
配置數據源
將dataSource標簽直接添加到dataConfig下面，即成為dataConfig的子元素.
<dataSource type="JdbcDataSource" driver="com.mysql.jdbc.Driver" url="jdbc:mysql://localhost/dbname" user="db_username" password="db_password"/>數據源也可以配置在solrconfig.xml中
屬性type 指定了實現的類型。它是可選的。默認的實現是JdbcDataSource。
屬性 name 是datasources的名字，當有多個datasources時，可以使用name屬性加以區分
其他的屬性都是隨意的，根據你使用的DataSource實現而定。
當然 你也可以實現自己的DataSource。
多數據源
一個配置文件可以配置多個數據源。增加一個dataSource元素就可以增加一個數據源了。name屬性可以區分不同的數據源。如果配置了多於一個的數據源，那麼要注意將name配置成唯一的。
例如：
<dataSource type="JdbcDataSource" name="ds-1" driver="com.mysql.jdbc.Driver" url="jdbc:mysql://db1-host/dbname" user="db_username" password="db_password"/>
<dataSource type="JdbcDataSource" name="ds-2" driver="com.mysql.jdbc.Driver" url="jdbc:mysql://db2-host/dbname" user="db_username" password="db_password"/>
然後這樣使用 ..
<entity name="one" dataSource="ds-1" ...>
..
</entity>
<entity name="two" dataSource="ds-2" ...>
..
</entity>
..
配置JdbcDataSource
JdbcDataSource中的屬性有
driver(必需的)：jdbc驅動名稱
url（必需的）：jdbc鏈接
user：用戶名
password：密碼
批量大小：jdbc鏈接中的批量大小
任何其他的在JdbcDataSource中配置的屬性，都會被直接傳給jdbc
driver
配置data-config.xml
solr
document是schema，它的域上的值可能來自於多個表.
data-config.xml的根元素是document。一個document元素代表了一種文檔。一個document元素中包含了一個或者多個root實體。一個root實體包含著一些子實體，這些子實體能夠包含其他的實體。實體就是，關系資料庫上的表或者視圖。每個實體都能夠包含多個域，每個域對應著資料庫返回結果中的一列。域的名字跟列的名字默認是一樣的。如果一個列的名字跟solr
field的名字不一樣，那麼屬性name就應該要給出。其他的需要的屬性在solrschema.xml文件中配置。
為了能夠從資料庫中取得想要的數據，我們的設計支持標准sql規范。這使得用戶能夠使用他任何想要的sql語句。root實體是一個中心表，使用它的列可以把表連接在一起。
dataconfig的結構
dataconfig的結構不是一成不變的,entity和field元素中的屬性是隨意的，這主要取決於processor和transformer。
以下是entity的默認屬性
name(必需的):name是唯一的，用以標識entity
processor:只有當datasource不是RDBMS時才是必需的。默認值是SqlEntityProcessor
transformer:轉換器將會被應用到這個entity上，詳情請瀏覽transformer部分。
pk：entity的主鍵，它是可選的，但使用「增量導入」的時候是必需。它跟schema.xml中定義的uniqueKey沒有必然的聯系，但它們可以相同。
rootEntity：默認情況下，document元素下就是根實體了，如果沒有根實體的話，直接在實體下面的實體將會被看做跟實體。對於根實體對應的資料庫中返回的數據的每一行，solr都將生成一個document。
一下是SqlEntityProcessor的屬性
query (required) :sql語句
deltaQuery : 只在「增量導入」中使用
parentDeltaQuery : 只在「增量導入」中使用
deletedPkQuery : 只在「增量導入」中使用
deltaImportQuery : (只在「增量導入」中使用) .
如果這個存在，那麼它將會在「增量導入」中導入phase時代替query產生作用。這里有一個命名空間的用法${dataimporter.delta.}詳情請看solr1.4.
Ⅸ python 查詢elastic search有多少個索引
輕量級：安裝啟動方便，下載文件之後一條命令就可以啟動；
Schema free：可以向伺服器提交任意結構的JSON對象，Solr中使用schema.xml指定了索引結構；
多索引文件支持：使用不同的index參數就能創建另一個索引文件，Solr中需要另行配置；
分布式：Solr Cloud的配置比較復雜。
Ⅹ 用python製作一個搜索引擎
可能幫不上忙。但別的語言有現成的。用java 的 solr做搜索，索引，分詞。只需要配置xml，不用寫代碼。然後加上前端頁面搜索就完成了。用python的scrapy可以做爬蟲。你的需求我感覺簡單做，都不需要索引，直接查資料庫。模糊查詢還有一個java的nutch，幾乎不用寫代碼，直接爬蟲＋索引＋界面 一套都實現好了，什麼高亮，快照都有，直接用。不知道你能出多少錢？