mscorlib / neighborpy

Neighborpy

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简介：

使用 sk-learn 实现的简单 nearest neighbor 库
外部接口采用 Flask 开发
简单、易用

接口

api	method	body	返回值	描述
/api/engine/ping	GET		'pong'	简单测活接口
/api/engine/db/keys	GET		list[str]	获取所有库名
/api/engine/db	POST	{'key':str}	bool	创建库
/api/engine/db	DELETE	{'key':str}	bool	删除库
/api/engine/item	POST	{'db_key':str,'key':str,'feature':[dim]}	bool	添加向量
/api/engine/items	POST	[{'db_key':str,'key':str,'feature':[dim]}]	bool	批量添加向量
/api/engine/item	DELETE	{'db_key':str,'key':str,'feature':[dim]}	bool	删除向量
/api/engine/query	POST	{'db_key':str,'feature':[dim],'take':int}	dict[str,float]	检索，返回[key:相似度]的集合

编译

安装 cython

pip install cython

编译

删除 build 文件夹

py build.py

将自动编译目标到 build 文件夹

运行

启动服务

py app.py

construct_blueprint() 方法不传入 Storage 对象则使用内存存储数据，仅用于测试、DEMO

性能

硬件环境：i7 7700HQ 16G DDR4-2400

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数量：300K  
维度：128  
build：5.3s  
query：89ms  

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数量：100K  
维度：128  
build：1.98s  
query：22ms  

todo：

• 使用文件持久化 storage_file
• redis 超过 300k ndarray 持久化后加载出错