上周开发了一个磁力链接和 BT 种子的搜索引擎 {Magnet & Torrent}，本文简单介绍一下主要的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；

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。截至到写这篇文章时，已经运行了 6 天了，总共收集到了 45,234,859 个磁力链接。