有一个列表数据：
description 有内容描述，name 是配置项的名字，parent 是配置项的父级项。
现在我希望输入 "图例 show"，能从上述数据中筛选出描述内容有"图例"，并且配置项名字是 show 的数据。注意上图中的 show 配置项，没有描述内容，要去自身父级项找。
也有可能一些数据只在 内容描述 中包含 "图例" 与 "show" ，此时也能输出，但是这些匹配的数据应该排在 配置项名字是 show 的数据 的后面。
也就是按积分权重搜索。你会怎么实现？
记住100个python技巧，远不如来一次实战。
实战内容是一个 echarts 配置代码生成工具。上一节我们已经把 echarts 的原始 json 数据整理好。
加载放到界面上，就是这个样子：
json 数据中的每一行，对应界面上的一个卡片
界面上方有一个输入框，输入后会针对某种方式进行搜索，符合的才显示
我们将实现积分权重搜索功能，从思路，代码组织开始，一步步实现。
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先看项目的文件：
界面代码虽然不是今天的重点。但我们得知道， ui.py 文件里面全是关于界面的代码。里面总得获取数据吧。
同时，我们不希望界面代码中混杂过多的关于获取和处理后台数据的逻辑。所以，我们把处理后台数据的代码全放到 dataServices.py 文件里面
仅仅让 ui.py 中调用一个 get_items_by_search 的函数，获取符合条件的数据。在 ui.py 中的调用非常简单：
dataServices.py 可不管别人，只要专心完成 get_items_by_search 函数即可。
今天的任务就是完成 dataServices.py 模块
首先得到从 json 文件加载数据，一个函数搞定：
定义一个 get_items 函数，把 json 得到的一堆字典数据，转成数据对象，并且按原始顺序排序：
数据类是上一节内容定义下来的，只要符合 json 数据的结构即可不使用数据类行不行？当然可以，只不过后续我们得操作一堆的字典数据，代码写起来可辛苦了。
接着就是大家都认为超级简单的搜索功能：遍历 + 判断：
行29：调用刚刚写好的函数，获得数据行36：先简单实现搜索功能，只要描述文本中包含输入的搜索词，就列出来吧现在，该怎么验证功能是否完成？要调用界面代码把整个程序跑起来吗？
显然不需要，我们新开一个 jupyter 环境，在里面调用。
看起来还行。
注意，此时我们不需要依赖界面代码，即可测试基本功能是否完成。
功能完成了吗？还差远呢。
有时候我们希望搜索多个关键词，中间用空格断开，仍然可以搜索到结果。例如：
但目前的实现却会把整个文本整体去匹配：
怎么办？最直观的实现方式，按空格划分多个关键词。
回到功能函数代码
行45：用正则表达式按空格划分多个搜索词行47的 item_condition 是另一个函数，用于判断一条记录是否符合条件。看看它的实现：
再次测试一下，没问题了
注意需要重启 jupyter 环境，否则你会一直调用旧代码
这只是开胃菜，有时候我们希望同时去描述内容和配置项名字匹配，比如我希望搜索图例配置中是否显示的开关，输入“图例 show”，会发现只能找到 tooltip 的配置项：
如果我们到 echarts 官方网站搜索，一样无法找到 show 的配置项：
原来，有些配置项的描述根本没有任何内容：
既然自己没有描述，那就到父级找吧：
现在开始有难度了，首先，我们实现一个通过路径搜索配置项的函数：
由于本身数据项里面就有 parent 和 name 信息，这个函数很容易实现：
接着实现一个从父级找描述的功能函数：
即使有了这些，但是我们却很难描述哪些记录是符合条件的。
并且别忘记，我们可是希望符合条件的数据是有前后顺序的：
自身的描述有包含搜索词自身描述没有搜索词，但父级描述有或者两者都有搜索词本身命中了配置项的 name我们希望，上面的规则只要命中一条，就算符合，并且他们输出是有前后顺序(点4应该比点3输出展示更靠前)。
啊，有些数据可能命中上述的多条规则。
有没有一种方式可以同时描述优先级别，又能做筛选过滤的？其实很简单，我们对每一个数据项按一定规则打出一个分数。
分数低于一定阈值，则算不符合输出条件按分数高低排序
行82-90：修改搜索功能的函数，为每一项打分数并过滤排序我知道会有人说，这代码重复调用很影响性能。别急着优化！
现在剩下的重点就是完成"打分数"函数 cal_item_score ，先简单实现：
如果此时去此时最终的搜索功能，却发现：
非常慢，我们看看： 在按路径搜索的函数中，我们调用了 get items：
get_items 函数可是要从json文件中加载数据，这每一次计算数据项分数，都要重新加载一次数据，肯定慢。
很简单可以解决，打上缓存装饰器：
再次执行：
终于找到了 图例的 show，只不过它并不是排在第一位。这与我们的计算分数里面的系数有关系。这个后面再说，问题在于，这个查询仍然需要1.1秒。
我们再找一下有没有什么函数在循环中多次调用，并且调用时的参数很大机会是相同的，就可以做缓存：
cal_item_score 算吗，其实不算，因为 其中的 item 入参每个都不一样。
获取父级的描述内容，肯定会多次重复。可以打缓存。之后再次执行看看：
时间从 1.1 秒降到0.1秒。
此外，缓存不是没有代价的，比如我们可能希望只在一次搜索过程中缓存父级的描述内容，那么我们可以在每次搜索结束时，清除缓存：
现在还有一个问题，计算分数中的各项系数还没有调整好。这个你可以根据自己的需要调整。后面的教程我们将尝试实现启发式的计算分数。能够随着用户每次搜索的反馈，动态调整权重，让搜索结果能针对每个人有不一样的输出展示
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