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  • Django Haystack 全文检索与关键词高亮

    Django Haystack 简介

    django-haystack 是一个专门提供搜索功能的 django 第三方应用,它支持 Solr、Elasticsearch、Whoosh、Xapian 等多种搜索引擎,配合中文自然语言处理库 jieba 分词,就可以为博客提供博客文章搜索系统。

    安装必要依赖

    • Whoosh。Whoosh 是一个由纯 Python 实现的全文搜索引擎,没有二进制文件等,比较小巧,配置简单方便。
    • jieba 中文分词。由于 Whoosh 自带的是英文分词,对中文的分词支持不是太好,所以使用 jieba 替换Whoosh 的分词组件。

    pip install whoosh django-haystack jieba

    配置 Haystack

    安装好 django haystack 后需要在项目的 settings.py 做一些简单的配置。

    首先是把 django haystack 加入到 INSTALLED_APPS 选项里:

    blogproject/settings.py
    
    INSTALLED_APPS = [
        'django.contrib.admin',
        # 其它 app...
        'haystack',
        'blog',
        'comments',
    ]

    然后加入如下配置项:

    HAYSTACK_CONNECTIONS = {
        'default': {
            'ENGINE': 'blog.whoosh_cn_backend.WhooshEngine',
            'PATH': os.path.join(BASE_DIR, 'whoosh_index'),
        },
    }
    HAYSTACK_SEARCH_RESULTS_PER_PAGE = 10
    HAYSTACK_SIGNAL_PROCESSOR = 'haystack.signals.RealtimeSignalProcessor'

    HAYSTACK_CONNECTIONS 的 ENGINE 指定了 django haystack 使用的搜索引擎,这里我们使用了 blog.whoosh_cn_backend.WhooshEngine,虽然目前这个引擎还不存在,但我们接下来会创建它。PATH 指定了索引文件需要存放的位置,我们设置为项目根目录 BASE_DIR 下的 whoosh_index 文件夹(在建立索引是会自动创建)。

    HAYSTACK_SEARCH_RESULTS_PER_PAGE 指定如何对搜索结果分页,这里设置为每 10 项结果为一页。

    HAYSTACK_SIGNAL_PROCESSOR 指定什么时候更新索引,这里我们使用haystack.signals.RealtimeSignalProcessor,作用是每当有文章更新时就更新索引。由于博客文章更新不会太频繁,因此实时更新没有问题。

    处理数据

    接下来就要告诉 django haystack 使用那些数据建立索引以及如何存放索引。如果要对 blog 应用下的数据进行全文检索,做法是在 blog 应用下建立一个 search_indexes.py 文件,写上如下代码:

    blog/search_indexes.py
    
    from haystack import indexes
    from .models import Post
    
    
    class PostIndex(indexes.SearchIndex, indexes.Indexable):
        text = indexes.CharField(document=True, use_template=True)
    
        def get_model(self):
            return Post
    
        def index_queryset(self, using=None):
            return self.get_model().objects.all()

    这是 django haystack 的规定。要相对某个 app 下的数据进行全文检索,就要在该 app 下创建一个 search_indexes.py 文件,然后创建一个 XXIndex 类(XX 为含有被检索数据的模型,如这里的 Post),并且继承 SearchIndex 和 Indexable

    每个索引里面必须有且只能有一个字段为 document=True,这代表 django haystack 和搜索引擎将使用此字段的内容作为索引进行检索(primary field)。注意,如果使用一个字段设置了document=True,则一般约定此字段名为text,这是在 SearchIndex 类里面一贯的命名,以防止后台混乱

    并且,haystack 提供了use_template=True 在 text 字段中,这样就允许我们使用数据模板去建立搜索引擎索引的文件,说得通俗点就是索引里面需要存放一些什么东西,例如 Post 的 title 字段,这样我们可以通过 title 内容来检索 Post 数据了。举个例子,假如你搜索 Python ,那么就可以检索出 title 中含有 Python 的Post了,怎么样是不是很简单?数据模板的路径为 templates/search/indexes/youapp/<model_name>_text.txt(例如 templates/search/indexes/blog/post_text.txt),其内容为:

    templates/search/indexes/blog/post_text.txt
    
    {{ object.title }}
    {{ object.body }}

    这个数据模板的作用是对 Post.title、Post.body 这两个字段建立索引,当检索的时候会对这两个字段做全文检索匹配,然后将匹配的结果排序后作为搜索结果返回。

    配置 URL

    接下来就是配置 URL,搜索的视图函数和 URL 模式 django haystack 都已经帮我们写好了,只需要项目的 urls.py 中包含它:

    blogproject/urls.py
    
    urlpatterns = [
        # 其它...
        url(r'^search/', include('haystack.urls')),
    ]

    另外在此之前我们也为自己写的搜索视图配置了 URL,把那个 URL 删掉,以免冲突:

    blog/urls.py
    
    # url(r'^search/$', views.search, name='search'),

    修改搜索表单

    修改一下搜索表单,让它提交数据到 django haystack 搜索视图对应的 URL:

    <form role="search" method="get" id="searchform" action="{% url 'haystack_search' %}">
      <input type="search" name="q" placeholder="搜索" required>
      <button type="submit"><span class="ion-ios-search-strong"></span></button>
    </form>

    主要是把表单的 action 属性改为 {% url 'haystack_search' %}

    创建搜索结果页面

    haystack_search 视图函数会将搜索结果传递给模板 search/search.html,因此创建这个模板文件,对搜索结果进行渲染:

    templates/search/search.html
    
    {% extends 'base.html' %}
    {% load highlight %}
    
    {% block main %}
        {% if query %}
            {% for result in page.object_list %}
                <article class="post post-{{ result.object.pk }}">
                    <header class="entry-header">
                        <h1 class="entry-title">
                            <a href="{{ result.object.get_absolute_url }}">{% highlight result.object.title with query %}</a>
                        </h1>
                        <div class="entry-meta">
                        <span class="post-category">
                            <a href="{% url 'blog:category' result.object.category.pk %}">
                                {{ result.object.category.name }}</a></span>
                            <span class="post-date"><a href="#">
                                <time class="entry-date" datetime="{{ result.object.created_time }}">
                                    {{ result.object.created_time }}</time></a></span>
                            <span class="post-author"><a href="#">{{ result.object.author }}</a></span>
                            <span class="comments-link">
                            <a href="{{ result.object.get_absolute_url }}#comment-area">
                                {{ result.object.comment_set.count }} 评论</a></span>
                            <span class="views-count"><a
                                    href="{{ result.object.get_absolute_url }}">{{ result.object.views }} 阅读</a></span>
                        </div>
                    </header>
                    <div class="entry-content clearfix">
                        <p>{% highlight result.object.body with query %}</p>
                        <div class="read-more cl-effect-14">
                            <a href="{{ result.object.get_absolute_url }}" class="more-link">继续阅读 <span
                                    class="meta-nav"></span></a>
                        </div>
                    </div>
                </article>
            {% empty %}
                <div class="no-post">没有搜索到你想要的结果!</div>
            {% endfor %}
            {% if page.has_previous or page.has_next %}
                <div>
                    {% if page.has_previous %}
                        <a href="?q={{ query }}&amp;page={{ page.previous_page_number }}">{% endif %}&laquo; Previous
                    {% if page.has_previous %}</a>{% endif %}
                    |
                    {% if page.has_next %}<a href="?q={{ query }}&amp;page={{ page.next_page_number }}">{% endif %}Next
                    &raquo;{% if page.has_next %}</a>{% endif %}
                </div>
            {% endif %}
        {% else %}
            请输入搜索关键词,例如 django
        {% endif %}
    {% endblock main %}

    这个模板基本和 blog/index.html 一样,只是由于 haystack 对搜索结果做了分页,传给模板的变量是一个 page 对象,所以我们从 page 中取出这一页对应的搜索结果,然后对其循环显示,即 {% for result in page.object_list %}。另外要取得 Post(文章)以显示文章的数据如标题、正文,需要从 result 的 object 属性中获取。query 变量的值即为用户搜索的关键词。

    高亮关键词

    注意到百度的搜索结果页面,含有用户搜索的关键词的地方都是被标红的,在 django haystack 中实现这个效果也非常简单,只需要使用 {% highlight %} 模板标签即可,其用法如下:

    # 使用默认值  
    {% highlight result.summary with query %}  
    
    # 这里我们为 {{ result.summary }} 里所有的 {{ query }} 指定了一个<div></div>标签,并且将class设置为highlight_me_please,这样就可以自己通过CSS为{{ query }}添加高亮效果了,怎么样,是不是很科学呢  
    {% highlight result.summary with query html_tag "div" css_class "highlight_me_please" %}  
    
    # 可以 max_length 限制最终{{ result.summary }} 被高亮处理后的长度
    {% highlight result.summary with query max_length 40 %}  

    在博客文章搜索页中我们对 title 和 body 做了高亮处理:{% highlight result.object.title with query %},{% highlight result.object.body with query %}。高亮处理的原理其实就是给文本中的关键字包上一个 span 标签并且为其添加 highlighted 样式(当然你也可以修改这个默认行为,具体参见上边给出的用法)。因此我们还要给 highlighted 类指定样式,在 base.html 中添加即可:

    base.html
    
    <head>
        <title>Black &amp; White</title>
        ...
        <style>
            span.highlighted {
                color: red;
            }
        </style>
        ...
    </head>

    修改搜索引擎为中文分词

    我们使用 Whoosh 作为搜索引擎,但在 django haystack 中为 Whoosh 指定的分词器是英文分词器,可能会使得搜索结果不理想,我们把这个分词器替换成 jieba 中文分词器。从你安装的 haystack 中把 haystack/backends/whoosh_backends.py 文件拷贝到 blog/ 下,重命名为 whoosh_cn_backends.py(之前我们在 settings.py 中 的 HAYSTACK_CONNECTIONS 指定的就是这个文件),然后找到如下一行代码 第164行:

    schema_fields[field_class.index_fieldname] = TEXT(stored=True, analyzer=StemmingAnalyzer(), field_boost=field_class.boost, sortable=True)

    将其中的 analyzer 改为 ChineseAnalyzer,当然为了使用它,你需要在文件顶部引入:from jieba.analyse import ChineseAnalyzer。

    from jieba.analyse import ChineseAnalyzer
    
    ...
    #注意先找到这个再修改,而不是直接添加  
    schema_fields[field_class.index_fieldname] = TEXT(stored=True, analyzer=ChineseAnalyzer(),field_boost=field_class.boost, sortable=True)

    建立索引文件

    最后一步就是建立索引文件了,运行命令 python manage.py rebuild_index 就可以建立索引文件了。

    出现警告选择y

    结果

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