1.Lucene简介
Lucene是apache下的一个开源的全文检索引擎工具包。
1.1.全文检索（Full-text Search）
1.1.1.定义
全文检索就是先分词创建索引，再执行搜索的过程。
分词：就是将一段文字分成一个个单词
全文检索就将一段文字分成一个个单词去查询数据！！！
1.1.2.应用场景
1.1.2.1.搜索引擎（了解）
搜索引擎是一个基于全文检索、能独立运行、提供搜索服务的软件系统。
1.1.2.2.电商站内搜索（重点）
思考：电商网站内，我们都是通过输入关键词来搜索商品的。如果我们根据关键词，直接查询数据库，会有什么后果？
答：我们只能使用模糊搜索，来进行匹配，会导致很多数据匹配不到。所以，我们必须使用全文检索。
1.2.Lucene实现全文检索的流程
[图片上传失败...(image-a40a64-1563276766589)]
全文检索的流程分为两大部分：索引流程、搜索流程。
索引流程：采集数据--->构建文档对象--->创建索引(将文档写入索引库)。
搜索流程：创建查询--->执行搜索--->渲染搜索结果。
2.入门示例
2.1.需求
使用Lucene实现电商项目中图书类商品的索引和搜索功能。
2.2.配置步骤说明
（1）搭建环境（先下载Lucene）
（2）创建索引库
（3）搜索索引库
2.3.配置步骤
2.3.1.第一部分：搭建环境（创建项目，导入包）
前提：已经创建好了数据库（直接导入book.sql文件）
2.3.1.1.第一步：下载Lucene
Lucene是开发全文检索功能的工具包，使用时从官方网站下载，并解压。
官方网站：http://lucene.apache.org/
下载地址：http://archive.apache.org/dist/lucene/java/
下载版本：4.10.3（要求：jdk1.7及以上）
核心包lucene-core-4.10.3.jar（附常用API）
2.3.1.2.第二步：创建项目，导入包
mysql5.1驱动包：mysql-connector-java-5.1.7-bin.jar
核心包：lucene-core-4.10.3.jar
分析器通用包：lucene-analyzers-common-4.10.3.jar
查询解析器包：lucene-queryparser-4.10.3.jar
项目结构如下：
2.3.2.第二部分：创建索引
步骤说明：
（1）采集数据
（2）将数据转换成Lucene文档
（3）将文档写入索引库，创建索引
2.3.2.1.第一步：采集数据
Lucene全文检索，不是直接查询数据库，所以需要先将数据采集出来。
（1）创建Book类
public class Book {
private Integer bookId; // 图书ID
private String name; // 图书名称
private Float price; // 图书价格
private String pic; // 图书图片
private String description; // 图书描述
// 补全get\set方法
}
（2）创建一个BookDao类
package cn.gzsxt.lucene.dao;
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import cn.gzsxt.lucene.pojo.Book;
public class BookDao {
public List<Book> getAll() {
// 数据库链接
Connection connection = null;
// 预编译statement
PreparedStatement preparedStatement = null;
// 结果集
ResultSet resultSet = null;
// 图书列表
List<Book> list = new ArrayList<Book>();
try {
// 加载数据库驱动
Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");
// 连接数据库
connection = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://localhost:3306/lucene", "root", "gzsxt");
// SQL语句
String sql = "SELECT * FROM book";
// 创建preparedStatement
preparedStatement = connection.prepareStatement(sql);
// 获取结果集
resultSet = preparedStatement.executeQuery();
// 结果集解析
while (resultSet.next()) {
Book book = new Book();
book.setBookId(resultSet.getInt("id"));
book.setName(resultSet.getString("name"));
book.setPrice(resultSet.getFloat("price"));
book.setPic(resultSet.getString("pic"));
book.setDescription(resultSet.getString("description"));
list.add(book);
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}finally {
if(null!=resultSet){
try {
resultSet.close();
} catch (SQLException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
}
if(null!=preparedStatement){
try {
preparedStatement.close();
} catch (SQLException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
}
if(null!=connection){
try {
connection.close();
} catch (SQLException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
}
}
return list;
}
}
（3）创建一个测试类BookDaoTest
package cn.gzsxt.lucene.test;
import java.util.List;
import org.junit.Test;
import cn.gzsxt.lucene.dao.BookDao;
import cn.gzsxt.lucene.pojo.Book;
public class BookDaoTest {
@Test
public void getAll(){
BookDao dao = new BookDao();
List<Book> books = dao.getAll();
for (Book book : books) {
System.out.println("图书id:"+book.getBookId()+",图书名称:"+book.getName());
}
}
}
（4）测试结果，采集数据成功
2.3.2.2.第二步：将数据转换成Lucene文档
Lucene是使用文档类型来封装数据的，所有需要先将采集的数据转换成文档类型。其格式为：
修改BookDao，新增一个方法，转换数据
public List<Document> getDocuments(List<Book> books){
// Document对象集合
List<Document> docList = new ArrayList<Document>();
// Document对象
Document doc = null;
for (Book book : books) {
// 创建Document对象，同时要创建field对象
doc = new Document();
// 根据需求创建不同的Field
Field id = new TextField("id", book.getBookId().toString(), Store.YES);
Field name = new TextField("name", book.getName(), Store.YES);
Field price = new TextField("price", book.getPrice().toString(),Store.YES);
Field pic = new TextField("pic", book.getPic(), Store.YES);
Field desc = new TextField("description", book.getDescription(), Store.YES);
// 把域（Field）添加到文档（Document）中
doc.add(id);
doc.add(name);
doc.add(price);
doc.add(pic);
doc.add(desc);
docList.add(doc);
}
return docList;
}
2.3.2.3.第三步：创建索引库
说明：Lucene是在将文档写入索引库的过程中，自动完成分词、创建索引的。因此创建索引库，从形式上看，就是将文档写入索引库！
修改测试类，新增createIndex方法
@Test
public void createIndex(){
try {
BookDao dao = new BookDao();
// 分析文档，对文档中的field域进行分词
Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();
// 创建索引
// 1) 创建索引库目录
Directory directory = FSDirectory.open(new File("F:\\lucene\\0719"));
// 2) 创建IndexWriterConfig对象
IndexWriterConfig cfg = new IndexWriterConfig(Version.LATEST, analyzer);
// 3) 创建IndexWriter对象
IndexWriter writer = new IndexWriter(directory, cfg);
// 4) 通过IndexWriter对象添加文档对象（document）
writer.addDocuments(dao.getDocuments(dao.getAll()));
// 5) 关闭IndexWriter
writer.close();
System.out.println("创建索引库成功");
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
测试结果，创建成功！！！
2.3.3.第三部分：搜索索引
2.3.3.1.说明
搜索的时候，需要指定搜索哪一个域（也就是字段），并且，还要对搜索的关键词做分词处理。
2.3.3.2.执行搜索
修改测试类，新增searchDocumentByIndex方法
@Test
public void searchDocumentByIndex(){
try {
// 1、 创建查询（Query对象）
// 创建分析器
Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();
QueryParser queryParser = new QueryParser("name", analyzer);
Query query = queryParser.parse("name:java教程");
// 2、 执行搜索
// a) 指定索引库目录
Directory directory = FSDirectory.open(new File("F:\\lucene\\0719"));
// b) 创建IndexReader对象
IndexReader reader = DirectoryReader.open(directory);
// c) 创建IndexSearcher对象
IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(reader);
// d) 通过IndexSearcher对象执行查询索引库，返回TopDocs对象
// 第一个参数：查询对象
// 第二个参数：最大的n条记录
TopDocs topDocs = searcher.search(query, 10);
// e) 提取TopDocs对象中前n条记录
ScoreDoc[] scoreDocs = topDocs.scoreDocs;
System.out.println("查询出文档个数为：" + topDocs.totalHits);
for (ScoreDoc scoreDoc : scoreDocs) {
// 文档对象ID
int docId = scoreDoc.doc;
Document doc = searcher.doc(docId);
// f) 输出文档内容
System.out.println("===============================");
System.out.println("文档id:" + docId);
System.out.println("图书id:" + doc.get("id"));
System.out.println("图书name:" + doc.get("name"));
System.out.println("图书price:" + doc.get("price"));
System.out.println("图书pic:" + doc.get("pic"));
System.out.println("图书description:" + doc.get("description"));
}
// g) 关闭IndexReader
reader.close();
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
}
测试结果，非常成功！！！
2.4.小结
Lucene全文检索，确实可以实现对关键词做分词、再执行搜索功能。并且结果更精确。
3.分词
3.1.重要性
分词是全文检索的核心。
所谓的分词，就是将一段文本，根据一定的规则，拆分成一个一个词。
Lucene是根据分析器实现分词的。针对不同的语言提供了不同的分析器。并且提供了一个通用的标准分析器StandardAnalyzer
3.2.分词过程
--说明：我们通过分析StandardAnalyzer核心源码来分析分词过程
@Override
protected TokenStreamComponents createComponents(final String fieldName, final Reader reader) {
final StandardTokenizer src = new StandardTokenizer(getVersion(), reader);
src.setMaxTokenLength(maxTokenLength);
TokenStream tok = new StandardFilter(getVersion(), src);
tok = new LowerCaseFilter(getVersion(), tok);
tok = new StopFilter(getVersion(), tok, stopwords);
return new TokenStreamComponents(src, tok) {
@Override
protected void setReader(final Reader reader) throws IOException {
src.setMaxTokenLength(StandardAnalyzer.this.maxTokenLength);
super.setReader(reader);
}
};
}
对应Lucene分词的过程，我们可以做如下总结：
（1）分词的时候，是以域为单位的。不同的域，相互独立。
同一个域中，拆分出来相同的词，视为同一个词（Term）
不同的域中，拆分出来相同的词，不是同一个词。
其中，Term是Lucene最小的语汇单元，不可再细分。
（2）分词的时候经历了一系列的过滤器。如大小写转换、去除停用词等。
3.3.分词后索引库结构
我们这里借助前面的示例来说明
从上图中，我们发现：
（1）索引库中有两个区域：索引区、文档区。
（2）文档区存放的是文档。Lucene给每一个文档自动加上一个文档编号docID。
（3）索引区存放的是索引。注意：
索引是以域为单位的，不同的域，彼此相互独立。
索引是根据分词规则创建出来的，根据索引就能找到对应的文档。
3.4.Luke客户端连接索引库
Luke作为Lucene工具包中的一个工具（http://www.getopt.org/luke/），可以通过可视化界面，连接操作索引库。
3.4.1.启动方法
(1)双击start.bat启动！
(2)连接索引库
3.4.2.验证分词效果
4.Field域
问题：我们已经知道，Lucene是在写入文档时，完成分词、索引的。那Lucene是怎么知道的呢？
答：Lucene是根据文档中的域的属性，来确定是否要分词、创建索引的。所以，我们必须搞清楚域有哪些属性。
4.1.域的属性
4.1.1.三大属性
4.1.1.1.是否分词（tokenized）
只有设置了分词属性为true，lucene才会对这个域进行分词处理。
在实际的开发中，有一些字段是不需要分词的，比如商品id，商品图片等。
而有一些字段是必须分词的，比如商品名称，描述信息等。
4.1.1.2.是否索引（indexed）
只有设置了索引属性为true，lucene才为这个域的Term词创建索引。
在实际的开发中，有一些字段是不需要创建索引的，比如商品的图片等。我们只需要对参与搜索的字段做索引处理。
4.1.1.3.是否存储（stored）
只有设置了存储属性为true，在查找的时候，才能从文档中获取这个域的值。
在实际开发中，有一些字段是不需要存储的。比如：商品的描述信息。
因为商品描述信息，通常都是大文本数据，读的时候会造成巨大的IO开销。而描述信息是不需要经常查询的字段，这样的话就白白浪费了cpu的资源了。
因此，像这种不需要经常查询，又是大文本的字段，通常不会存储到索引库。
4.1.2.特点
（1）三大属性彼此独立。
（2）通常分词是为了创建索引。
（3）不存储这个域文本内容，也可以对这个域先分词、创建索引。
4.2.Field常用类型
域的常用类型有很多，每一个类都有自己默认的三大属性。如下：
4.3.改造入门示例中的域类型
4.3.1.分析
（1）图书id：
是否分词：不用分词，因为不会根据商品id来搜索商品
是否索引：不索引，因为不需要根据图书ID进行搜索
是否存储：要存储，因为查询结果页面需要使用id这个值。
（2）图书名称：
是否分词：要分词，因为要将图书的名称内容分词索引，根据关键搜索图书名称抽取的词。
是否索引：要索引。
是否存储：要存储。
（3）图书价格：
是否分词：要分词，lucene对数字型的值只要有搜索需求的都要分词和索引，因为lucene对数字型的内容要特殊分词处理，本例子可能要根据价格范围搜索， 需要分词和索引。
是否索引：要索引
是否存储：要存储
（4）图书图片地址：
是否分词：不分词
是否索引：不索引
是否存储：要存储
（5）图书描述：
是否分词：要分词
是否索引：要索引
是否存储：因为图书描述内容量大，不在查询结果页面直接显示，不存储。
不存储是来不在lucene的索引文件中记录，节省lucene的索引文件空间，如果要在详情页面显示描述，思路：
从lucene中取出图书的id，根据图书的id查询关系数据库中book表得到描述信息。
4.3.2.代码修改
修改BookDao的getDocument方法
public List<Document> getDocuments(List<Book> books){
// Document对象集合
List<Document> docList = new ArrayList<Document>();
// Document对象
Document doc = null;
for (Book book : books) {
// 创建Document对象，同时要创建field对象
doc = new Document();
// 图书ID
// 参数：域名、域中存储的内容、是否存储
// 不分词、索引、要存储
// Field id = new TextField("id", book.getId().toString(),Store.YES);
Field id = new StoredField("id", book.getBookId().toString());
// 图书名称
// 分词、索引、存储
Field name = new TextField("name", book.getName(),Store.YES);
// 图书价格
// 分词、索引、存储
Field price = new FloatField("price", book.getPrice(), Store.YES);
// 图书图片
// 不分词、不索引、要存储
Field pic = new StoredField("pic", book.getPic());
// 图书描述
// 分词、索引、不存储
Field desc = new TextField("description",book.getDescription(), Store.NO);
// 把域（Field）添加到文档（Document）中
doc.add(id);
doc.add(name);
doc.add(price);
doc.add(pic);
doc.add(desc);
docList.add(doc);
}
return docList;
}
4.3.3.测试
（1）去索引库目录中，手动清空索引库。
（2）重新创建索引库。
（3）使用Luke验证分词、索引效果。
改造成功！！！
5.索引库维护
在第4节，我们需要重新创建索引的时候，是去索引库目录下，手动删除的。
而在实际的开发中，我们可能压根就不知道索引库在哪，就算知道，我们也不可能每次都去手动删除，非常之麻烦！！！
所以，我们必须学习如何维护索引库，使用程序来操作索引库。
需要注意的是，索引是与文档紧密相连的，因此对索引的维护，实际上就是对文档的增删改。
5.1.添加索引(文档)
5.1.1.需求
数据库中新上架了图书，必须把这些图书也添加到索引库中，不然就搜不到该新上架的图书了。
5.1.2.代码实现
调用 indexWriter.addDocument(doc)添加索引。
参考入门示例中的创建索引。
5.2.删除索引(文档)
5.2.1.需求
某些图书不再出版销售了，我们需要从索引库中移除该图书。
5.2.1.代码实现
@Test
public void deleteIndex() throws Exception {
// 1、指定索引库目录
Directory directory = FSDirectory.open(new File("F:\\lucene\\0719"));
// 2、创建IndexWriterConfig
IndexWriterConfig cfg = new IndexWriterConfig(Version.LATEST,
new StandardAnalyzer());
// 3、 创建IndexWriter
IndexWriter writer = new IndexWriter(directory, cfg);
// 4、通过IndexWriter来删除索引
// 删除指定索引
writer.deleteDocuments(new Term("name", "apache"));
// 5、关闭IndexWriter
writer.close();
System.out.println("删除成功");
}
5.2.3.清空索引库
@Test
public void deleteIndex() throws Exception {
// 1、指定索引库目录
Directory directory = FSDirectory.open(new File("F:\\lucene\\0719"));
// 2、创建IndexWriterConfig
IndexWriterConfig cfg = new IndexWriterConfig(Version.LATEST,
new StandardAnalyzer());
// 3、 创建IndexWriter
IndexWriter writer = new IndexWriter(directory, cfg);
// 4、通过IndexWriter来删除索引
// 删除指定索引
writer.deleteAll();
// 5、关闭IndexWriter
writer.close();
System.out.println("清空索引库成功");
}
5.3.更新索引(文档)
5.3.1.说明
Lucene更新索引比较特殊，是先删除满足条件的索引，再添加新的索引。
5.3.2.代码实现
// 修改索引
@Test
public void updateIndex() throws Exception {
// 1、指定索引库目录
Directory directory = FSDirectory.open(new File("F:\\lucene\\0719"));
// 2、创建IndexWriterConfig
IndexWriterConfig cfg = new IndexWriterConfig(Version.LATEST,
new StandardAnalyzer());
// 3、 创建IndexWriter
IndexWriter writer = new IndexWriter(directory, cfg);
// 4、通过IndexWriter来修改索引
// a)、创建修改后的文档对象
Document document = new Document();
// 文件名称
Field filenameField = new StringField("name", "updateIndex", Store.YES);
document.add(filenameField);
// 修改指定索引为新的索引
writer.updateDocument(new Term("name", "apache"), document);
// 5、关闭IndexWriter
writer.close();
System.out.println("更新成功");
}
6.搜索
问题：我们在入门示例中，已经知道Lucene是通过IndexSearcher对象，来执行搜索的。那我们为什么还要继续学习Lucene呢？
答：因为在实际的开发中，我们的查询的业务是相对复杂的，比如我们在通过关键词查找的时候，往往进行价格、商品类别的过滤。
而Lucene提供了一套查询方案，供我们实现复杂的查询。
6.1.创建查询的两种方法
执行查询之前，必须创建一个查询Query查询对象。
Query自身是一个抽象类，不能实例化，必须通过其它的方式来实现初始化。
在这里，Lucene提供了两种初始化Query查询对象的方式。
6.1.1.使用Lucene提供Query子类
Query是一个抽象类，lucene提供了很多查询对象，比如TermQuery项精确查询，NumericRangeQuery数字范围查询等。
使用TermQuery实例化
Query query = new TermQuery(new Term("name", "lucene"));
6.1.2.使用QueryParse解析查询表达式
QueryParser会将用户输入的查询表达式解析成Query对象实例。如下代码：
QueryParser queryParser = new QueryParser("name", new IKAnalyzer());
Query query = queryParser.parse("name:lucene");
6.2.常用的Query子类搜索
6.2.1.TermQuery
特点：查询的关键词不会再做分词处理，作为整体来搜索。代码如下：
/**
* Query子类查询之 TermQuery
*
* 特点：不会再对查询的关键词做分词处理。
*
* 需要：查询书名与java教程相关书。
*/
@Test
public void queryByTermQuery(){
//1、获取一个查询对象
Query query = new TermQuery(new Term("name", "编程思想"));
doSearch(query);
}
private void doSearch(Query query) {
try {
//2、创建一个查询的执行对象
//指定索引库的目录
Directory d = FSDirectory.open(new File("F:\\lucene\\0719"));
//创建流对象
IndexReader reader = DirectoryReader.open(d);
//创建搜索执行对象
IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(reader);
//3、执行搜索
TopDocs result = searcher.search(query, 10);
//4、提出结果集，获取图书的信息
int totalHits = result.totalHits;
System.out.println("共查询到"+totalHits+"条满足条件的数据!");
System.out.println("-----------------------------------------");
//提取图书信息。
//score即相关度。即搜索的关键词和 图书名称的相关度，用来做排序处理
ScoreDoc[] scoreDocs = result.scoreDocs;
for (ScoreDoc scoreDoc : scoreDocs) {
/**
* scoreDoc.doc的返回值，是文档的id， 即 将文档写入索引库的时候，lucene自动给这份文档做的一个编号。
*
* 获取到这个文档id之后，即可以根据这个id，找到这份文档。
*/
int docId = scoreDoc.doc;
System.out.println("文档在索引库中的编号:"+docId);
//从文档中提取图书的信息
Document doc = searcher.doc(docId);
System.out.println("图书id:"+doc.get("id"));
System.out.println("图书name:"+doc.get("name"));
System.out.println("图书price:"+doc.get("price"));
System.out.println("图书pic:"+doc.get("pic"));
System.out.println("图书description:"+doc.get("description"));
System.out.println();
System.out.println("------------------------------------");
}
//关闭连接，释放资源
if(null!=reader){
reader.close();
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
6.2.2.NumericRangeQuery
指定数字范围查询.（创建field类型时，注意与之对应）
/**
* Query子类查询 之 NumricRangeQuery
* 需求：查询所有价格在[60,80)之间的书
* @param query
*/
@Test
public void queryByNumricRangeQuery(){
/**
* 第一个参数：要搜索的域
* 第二个参数：最小值
* 第三个参数：最大值
* 第四个参数：是否包含最小值
* 第五个参数：是否包含最大值
*/
Query query = NumericRangeQuery.newFloatRange("price", 60.0f, 80.0f, true, false);
doSearch(query);
}
###6.2.3.BooleanQuery
BooleanQuery，布尔查询，实现组合条件查询。
/**
* Query子类查询 之 BooelanQuery查询 组合条件查询
*
* 需求：查询书名包含java，并且价格区间在[60,80)之间的书。
*/
@Test
public void queryBooleanQuery(){
//1、要使用BooelanQuery查询，首先要把单个创建出来，然后再通过BooelanQuery组合
Query price = NumericRangeQuery.newFloatRange("price", 60.0f, 80.0f, true, false);
Query name = new TermQuery(new Term("name", "java"));
//2、创建BooleanQuery实例对象
BooleanQuery query = new BooleanQuery();
query.add(name, Occur.MUST_NOT);
query.add(price, Occur.MUST);
/**
* MSUT 表示必须满足 对应的是 +
* MSUT_NOT 必须不满足 应对的是 -
* SHOULD 可以满足也可以不满足 没有符号
*
* SHOULD 与MUST、MUST_NOT组合的时候，SHOULD就没有意义了。
*/
doSearch(query);
}
6.3.通过QueryParser搜索
6.3.1.特点
对搜索的关键词，做分词处理。
6.3.2.语法
6.3.2.1.基础语法
域名:关键字
实例：name:java
6.3.2.2.组合条件语法
条件1 AND 条件2
条件1 OR 条件2
条件1 NOT 条件2
6.3.3.QueryParser
6.3.3.1.代码实现
/**
* 查询解析器查询 之 QueryParser查询
*/
@Test
public void queryByQueryParser(){
try {
//1、加载分词器
Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();
/**
* 2、创建查询解析器实例对象
* 第一个参数：默认搜索的域。
* 如果在搜索的时候，没有特别指定搜索的域，则按照默认的域进行搜索
* 如何在搜索的时候指定搜索域呢？
* 答：格式 域名：关键词 即 name:java教程
*
* 第二个参数：分词器 ，对关键词做分词处理
*/
QueryParser parser = new QueryParser("description", analyzer);
Query query = parser.parse("name:java教程");
doSearch(query);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
6.3.4.MultiFieldQueryParser
通过MulitFieldQueryParse对多个域查询。
/**
* 查询解析器查询 之 MultiFieldQueryParser查询
*
* 特点：同时指定多个搜索域，并且对关键做分词处理
*/
@Test
public void queryByMultiFieldQueryParser(){
try {
//1、定义多个搜索的 name、description
String[] fields = {"name","description"};
//2、加载分词器
Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();
//3、创建 MultiFieldQueryParser实例对象
MultiFieldQueryParser mParser = new MultiFieldQueryParser(fields, analyzer);
Query query = mParser.parse("lucene教程");
doSearch(query);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
