[请教]如何高效实现应用metadata,tagging?

探讨了在大量数据及标签情况下,如何有效实现数据分类及快速检索的问题。文章提出了使用hashmap进行初步分类的方法,并讨论了如何针对多个标签关联的数据进行高效查询。

项目中有很多数据,根据不同的metadata或者tag来把他们归类。

比如:

tag 学校,数据有xx小学,xxx中学,等等

tag 餐馆,数据有xx餐馆,xxx酒店

tag 建筑,数据有xx小学,xx餐馆

在数据量很多,tag也很多的情况下,(很多many-to-many关系),如何高效实现这种数据结构?

如何在读取数据的时候可以做到很高效?

我可以创建很多hashmap,每个key是tag,value是数据对象list或者array,但如果查找与好几个tag都有关系的数据,这不是个很有效的实现。当然可以从数据库中查询,然后缓存,但问题是,tag的组合很多,导致缓存里的数据类也很多。

项目的要求是尽可能把数据存到内存或者cache里面,然后高效的读取。

我没做过类似metadata/tagging的项目,请有经验有想法的朋友不吝赐教。谢谢啦!

这个不算新手贴吧。。。如果是的话,请在投票前指明出路。。。拜谢~~~~

前言: 这是本人开发的个人知识管理软件,特别适合需要阅读大量pdf\word\mht\txt等格式文献的科研人员,有效提高个人知识管理能力,减轻记忆压力。因为这几年来都没有时间开发和维护,所以现在开源,希望有人能发扬光大。由于时间关系,没有很好整理文档,而且不是最新版,需要的请联系。本人曾参与Sourceforge的latex2rtf项目,在知识管理方面具有独创见解,希望大家能共同探讨,促进我国科研人员的个人知识管理水平。 本软件综合了Tag2Find、Leapfrog Tag等Tag管理软件的优点,同时克服了这类软件速度奇慢的缺点,具有Everything一样的即时搜索性能。所以叫Tagging-Taggie。 大致工作流程: ------------------------------------------------------------ 1. 启动Tagging软件,此时后台会运行一些针对常用阅读软件开发的AutoHotkey脚本(可以自定义); 2. 在你熟悉的阅读软件中(例如Acrobat Adobe、Pdf Xchange Viewer, Office Word等里面)按下快捷键 Ctrl+`,将弹出一个迷你窗口(叫Taggie),可以输入各类标签(也可以从常用词中选择,如文章类型,重要性),同时显示以前的关键词,所有标签和当前页码等信息会自动保存到数据库中。 如果按下快捷键 Alt+`,则不弹出任何窗口,但是数据库中将记录此文件的标题,当前选中的文字前20个字等信息,这样方便地保存了您的访问记录,而且不受软件的限制。 3. 打开Tagging主界面(类似Everything),可以一边打字输入一边获得检索结果,同时有最近浏览记录、访问最多记录、最常用Tag等信息。 注:上述快捷键可以自定义,例如设置为F1是最轻松的。 背景知识: ----------------------------------------------------------- 一般来说,我们阅读科技文献时,希望随时快速记下带有自己思维方式的Tag,比如这篇文章是欧洲某国的,这一页很重要,这篇文章很重要,这篇文章是90年代的,这篇文章是某公司或某大学的,这是会议文章/期刊文章/技术报告/国际标准等等。但是如果采用重命名文件的方法(适用于Tag较短的情况),就会疲于应付。 如果你是研究生或者科研工作者,那么自然需要阅读大量的文献,采用其它知识管理软件都需要大量的鼠标和键盘动作,同样会疲于应付。 换句话说,采用文件夹管理只是实现了文件的树状分类,但是一篇文献在每个人脑海里面还有特殊的标签,只有采用标签和树状分类才能保证我们的每一篇文献都能快速找到。 采用本软件,你就可以从各种蛛丝马迹中找到你曾经阅读过的文献。 工作机理 ------------------------------------------------------- 1. Taggie会自动获得当前文件的特定属性,例如文件创建日期、pdf的页数、已有关键词等,并根据这些信息为该文件创建一个UUID.lnk,如果开启了Distributed Link Tracking Client服务,在本地计算机你可以随意重命名或者移动该文件,以后用Tagging搜索Tag时都可以找到该文件。 2. 当前版本用到的数据库其实就是类似csv或者xls的文本文件,你也可以通过OneNote接口把数据保存到One文件里面去,这样可以在OneNote里面补充注释,管理起来更加富有层次。 细节和讨论: ---------------------------------------------------------- 1. 多个标签数据库的同步和合并; 可以为不同电脑指定一个特定的数据库名字,在Tagging里面可以勾选要搜索的数据库,一般不用考虑数据同步。但是最好能随时把个人的数据库上传到快盘之类的地方,或者用Groove同步,实现团队成员的知识管理。 2. 采用Symbolic link的方式与采用快捷方式的对比。 还没有测试。 3. 。。。。
<think>我们正在讨论的是Python标准库中的importlib.metadata模块。根据用户的问题,他想知道这个模块是否需要安装以及如何安装。首先,importlib.metadata是Python3.8及以上版本中引入的标准库模块。因此,如果你的Python版本是3.8或更高,则无需额外安装,可以直接使用。然而,对于Python3.7及更早版本,标准库中没有这个模块。但可以通过PyPI安装一个向后兼容的包,名为importlib_metadata(注意这里是下划线,不是点)。这个包提供了与标准库模块相同的功能。因此,回答用户的问题:1.如果你使用的是Python3.8或更高版本,则不需要安装,因为它是标准库的一部分。2.如果你使用的是Python3.7或更早版本,则需要安装importlib_metadata包。安装方法:对于需要安装的情况,可以使用pip安装:```bashpipinstallimportlib_metadata```注意:在代码中,对于Python3.8+,你使用`importimportlib.metadata`;对于Python3.7及以下,你使用`importimportlib_metadata`。另外,引用[2]中提到一个错误:ERROR:Package'importlib-metadata'requiresadifferentPython:3.6.10notin'>=3.7'。这表示在Python3.6.10上尝试安装importlib-metadata时,因为该包要求Python版本至少为3.7,所以安装失败。因此,对于Python3.6及更早版本,可能需要寻找其他解决方案或者升级Python版本。总结:-Python3.8+:内置,无需安装。-Python3.7:需要安装importlib_metadata(注意包名是importlib_metadata,使用下划线)。-Python3.6及以下:importlib_metadata包要求Python>=3.7,因此不能直接安装。可能需要升级Python版本,或者使用其他方式获取元数据。根据引用[3]和[4],importlib_metadata用于获取Python包的元数据信息,并且在项目中易于使用。因此,我们给出如下回答:</think>### Python importlib.metadata 安装指南 #### 是否需要安装? 1. **Python 3.8+ 用户** `importlib.metadata` 是标准库的一部分,**无需额外安装**,可直接使用: ```python from importlib import metadata ``` 2. **Python 3.7 及更低版本用户** 需安装第三方兼容包 `importlib_metadata`(注意名称带下划线): ```bash pip install importlib_metadata ``` 代码中需使用: ```python import importlib_metadata as metadata ``` #### 安装方法 1. **通过 pip 安装**(适用于 Python < 3.8): ```bash pip install importlib_metadata ``` 2. **验证安装**: ```python # 检查版本 import importlib_metadata print(importlib_metadata.version("pip")) # 输出当前pip版本 ``` 3. **注意事项**: - Python 版本要求:`importlib_metadata` 需要 Python ≥ 3.7(引用[2]) - 若安装失败,先升级 pip: ```bash python -m pip install --upgrade pip ``` #### 典型应用场景 ```python # 获取包元数据示例 try: from importlib import metadata # Python≥3.8 except ImportError: import importlib_metadata as metadata # Python<3.8 # 查询包信息 print(metadata.version("numpy")) # 获取版本 print(metadata.metadata("requests")) # 获取完整元数据 print(list(metadata.files("pandas"))) # 列出包内文件 ``` #### 常见问题解决 - **报错 `Python: 3.6.10 not in '>=3.7'`**(引用[2]) 需升级 Python 到 3.7+ 或使用替代方案(如 `pkg_resources`)。 - **导入错误 `File "...__init__.py", line 187`**(引用[3]) 通常由包损坏引起,重新安装即可: ```bash pip uninstall importlib_metadata pip install --force-reinstall importlib_metadata ``` > **关键区别**: > - 标准库模块名:`importlib.metadata`(Python≥3.8) > - 兼容包名:`importlib_metadata`(需安装,Python≥3.7) > 两者 API 设计完全一致(引用[4])。 --- ### 相关问题 1. 如何在 Python 3.6 中获取包的元数据? 2. `importlib.metadata` 与 `pkg_resources` 有何性能差异? 3. 如何通过元数据检查一个包是否已安装? 4. 为什么 `importlib_metadata` 要求 Python ≥ 3.7?
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