Добавлен коостяк для подсказок

aore/fias/search.py

@@ -1,17 +1,89 @@
 # -*- coding: utf-8 -*-
 
+import json
+import logging
+
+import Levenshtein
+import psycopg2
 import sphinxapi
 
-import logging
-import json
+from aore.config import db as dbparams
+from aore.dbutils.dbimpl import DBImpl
+from aore.miscutils.trigram import trigram
 
 
 class SphinxSearch:
     def __init__(self):
+        self.delta_len = 2
+        self.db = DBImpl(psycopg2, dbparams)
         self.client = sphinxapi.SphinxClient()
         self.client.SetServer("localhost", 9312)
         self.client.SetLimits(0, 10)
 
+    def __configure(self, index_name, wlen=None):
+        if index_name == "idx_fias_sugg":
+            if wlen:
+                self.client.SetMatchMode(sphinxapi.SPH_MATCH_EXTENDED2)
+                self.client.SetRankingMode(sphinxapi.SPH_RANK_WORDCOUNT)
+                self.client.SetFilterRange("len", int(wlen) - self.delta_len, int(wlen) + self.delta_len)
+                self.client.SetSelect("word, len, @weight+{}-abs(len-{}) AS krank".format(self.delta_len, wlen))
+                self.client.SetSortMode(sphinxapi.SPH_SORT_EXTENDED, "krank DESC")
+            else:
+                self.client.SetMatchMode(sphinxapi.MA)
+
+    # Types =
+    class SRankType:
+        names = dict(
+            SRANK_EXACTLY_MISSPRINT=['00'],  # Точно - опечатка, нужно много подсказок, без word*
+            SRANK_EXACTLY_TYPING=['01', '11'],  # Точно - слово недопечатано, не надо подсказок, только word*
+            SRANK_PROBABLY_TYPING=['0*'],  # Возможно - слово недопечатано, немного подсказок и word*
+            SRANK_PROBABLY_FOUND=['10'],  # Возможно - слово введено точно, немного подсказок, без word*
+            SRANK_PROBABLY_COMPLEX=['1*']
+            # Возможно, слово сложное, есть и точное совпадние, по маске Нужно немного подсказок и word*
+        )
+
+        def __init__(self, rtype):
+            self.rtype = rtype
+            for x, y in self.names.iteritems():
+                self.__dict__[x] = self.rtype in y
+
+    def __get_strong_and_uncomplete_ranks(self, word):
+        word_len = str(len(word) / 2)
+        sql_qry = "SELECT COUNT(*) FROM \"AOTRIG\" WHERE word LIKE '{}%' AND LENGTH(word) > {} " \
+                  "UNION ALL SELECT COUNT(*) FROM \"AOTRIG\" WHERE word='{}'".format(
+            word, word_len, word)
+
+        result = self.db.get_rows(sql_qry)
+        strong_rank = result[1][0]
+        uncomplete_rank = result[0][0]
+        if uncomplete_rank > 1:
+            uncomplete_rank = '*'
+
+        return self.SRankType(str(strong_rank) + str(uncomplete_rank))
+
+    def get_suggest(self, word):
+        word_len = str(len(word) / 2)
+        trigrammed_word = '"{}"/2'.format(trigram(word))
+
+        self.__configure("idx_fias_sugg", word_len)
+        result = self.client.Query(trigrammed_word, 'idx_fias_sugg')
+
+        # Если по данному слову не найдено подсказок (а такое бывает?)
+        # возвращаем []
+        if not result['matches']:
+            return []
+
+        maxrank = result['matches'][0]['attrs']['krank']
+        outlist = list()
+        for match in result['matches']:
+            if maxrank - match['attrs']['krank'] < 2:
+                outlist.append([match['attrs']['word'], Levenshtein.jaro(word, match['attrs']['word'])])
+        outlist.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
+
+        for x in outlist:
+            print x[0], x[1]
+        return outlist
+
     def find(self, text):
         # TODO: ADD index
         logging.info("12")