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Python
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from elasticsearch_dsl import Q, Search
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from .documents import DiarioOficialDocument
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class DiarioOficialSearchService:
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@staticmethod
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def search(query, highlight=True, fuzziness=1, page=1, page_size=10, tipos=None, data_inicio=None, data_fim=None):
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# Configura a busca básica
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s = DiarioOficialDocument.search().source(excludes=['page_content.content'])
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# Filtros
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if tipos:
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s = s.filter('terms', tipo_nome=tipos)
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if data_inicio and data_fim:
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s = s.filter('range', data={'gte': data_inicio, 'lte': data_fim})
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# Query principal com fuzziness e sinônimos
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main_query = Q(
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'multi_match',
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query=query,
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fields=[
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'numero^3', # Maior peso para o número
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'tipo_nome^2', # Peso médio para o tipo
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'page_content.content' # Peso padrão para o conteúdo
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],
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fuzziness=fuzziness,
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analyzer='portuguese_synonyms'
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)
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s = s.query(main_query)
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# Highlighting
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if highlight:
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s = s.highlight(
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'page_content.content',
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fragment_size=150,
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number_of_fragments=3,
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pre_tags=['<mark>'],
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post_tags=['</mark>']
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)
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# Paginação
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start = (page - 1) * page_size
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end = start + page_size
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s = s[start:end]
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# Executa a busca
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response = s.execute()
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# Formata os resultados
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results = []
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for hit in response:
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result = {
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'id': hit.id,
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'numero': hit.numero,
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'data': hit.data,
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'link': hit.link,
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'tipo_nome': hit.tipo_nome,
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'score': hit.meta.score
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}
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if highlight and hasattr(hit.meta, 'highlight'):
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result['highlights'] = hit.meta.highlight['page_content.content'].to_dict()
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results.append(result)
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return {
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'total': response.hits.total.value,
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'results': results
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}
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