第三百六十八节，Python分布式爬虫打造搜索引擎Scrapy精讲—elasticsearch(搜索引擎)用Django实现搜索的自动补全功能

第三百六十八节，Python分布式爬虫打造搜索引擎Scrapy精讲—用Django实现搜索的自动补全功能

elasticsearch(搜索引擎)提供了自动补全接口

官方说明：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/search-suggesters-completion.html

1、创建搜索自动补全字段suggest

自动补全需要用到一个字段名称为suggest类型为Completion类型的一个字段

所以我们需要用将前面的elasticsearch-dsl操作elasticsearch(搜索引擎)增加suggest类型为Completion

注意：因为elasticsearch-dsl源码问题，设置字段为Completion类型指定分词器时会报错，所以我们需要重写CustomAnalyzer类

只有Completion类型才是，其他类型不用，其他类型直接指定分词器即可

#!/usr/bin/env python

from datetime import datetime
from elasticsearch_dsl import DocType, Date, Nested, Boolean, 
    analyzer, InnerObjectWrapper, Completion, Keyword, Text, Integer

# 更多字段类型见第三百六十四节elasticsearch(搜索引擎)的mapping映射管理
from elasticsearch_dsl.analysis import CustomAnalyzer as _CustomAnalyzer    #导入CustomAnalyzer类

from elasticsearch_dsl.connections import connections                       # 导入连接elasticsearch(搜索引擎)服务器方法
connections.create_connection(hosts=['127.0.0.1'])


class CustomAnalyzer(_CustomAnalyzer):                                      # 自定义CustomAnalyzer类，来重写CustomAnalyzer类
    def get_analysis_definition(self):
        return {}

ik_analyzer = CustomAnalyzer("ik_max_word", filter=["lowercase"])           # 实例化重写的CustomAnalyzer类传入分词器和大小写转，将大写转换成小写


class lagouType(DocType):                                                   # 自定义一个类来继承DocType类
    suggest = Completion(analyzer=ik_analyzer)
    # Text类型需要分词，所以需要知道中文分词器，ik_max_wordwei为中文分词器
    title = Text(analyzer="ik_max_word")                                    # 设置，字段名称=字段类型，Text为字符串类型并且可以分词建立倒排索引
    description = Text(analyzer="ik_max_word")
    keywords = Text(analyzer="ik_max_word")
    url = Keyword()                                                         # 设置，字段名称=字段类型，Keyword为普通字符串类型，不分词
    riqi = Date()                                                           # 设置，字段名称=字段类型，Date日期类型

    class Meta:                                                             # Meta是固定写法
        index = "lagou"                                                     # 设置索引名称(相当于数据库名称)
        doc_type = 'biao'                                                   # 设置表名称

if __name__ == "__main__":          # 判断在本代码文件执行才执行里面的方法，其他页面调用的则不执行里面的方法
    lagouType.init()                # 生成elasticsearch(搜索引擎)的索引，表，字段等信息


# 使用方法说明：
# 在要要操作elasticsearch(搜索引擎)的页面，导入此模块
# lagou = lagouType()           #实例化类
# lagou.title = '值'            #要写入字段=值
# lagou.description = '值'
# lagou.keywords = '值'
# lagou.url = '值'
# lagou.riqi = '值'
# lagou.save()                  #将数据写入elasticsearch(搜索引擎)

2、搜索自动补全字段suggest写入数据

搜索自动补全字段suggest接收的要搜索的字段分词数据，详情见下面的自定义分词函数

elasticsearch-dsl操作elasticsearch(搜索引擎)

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf8 -*-
#!/usr/bin/env python

from datetime import datetime
from elasticsearch_dsl import DocType, Date, Nested, Boolean, 
    analyzer, InnerObjectWrapper, Completion, Keyword, Text, Integer
from elasticsearch_dsl.connections import connections                       # 导入连接elasticsearch(搜索引擎)服务器方法
# 更多字段类型见第三百六十四节elasticsearch(搜索引擎)的mapping映射管理
from elasticsearch_dsl.analysis import CustomAnalyzer as _CustomAnalyzer    #导入CustomAnalyzer类

connections.create_connection(hosts=['127.0.0.1'])


class CustomAnalyzer(_CustomAnalyzer):                                      # 自定义CustomAnalyzer类，来重写CustomAnalyzer类
    def get_analysis_definition(self):
        return {}

ik_analyzer = CustomAnalyzer("ik_max_word", filter=["lowercase"])           # 实例化重写的CustomAnalyzer类传入分词器和大小写转，将大写转换成小写


class lagouType(DocType):                                                   # 自定义一个类来继承DocType类
    suggest = Completion(analyzer=ik_analyzer)
    # Text类型需要分词，所以需要知道中文分词器，ik_max_wordwei为中文分词器
    title = Text(analyzer="ik_max_word")                                    # 设置，字段名称=字段类型，Text为字符串类型并且可以分词建立倒排索引
    description = Text(analyzer="ik_max_word")
    keywords = Text(analyzer="ik_max_word")
    url = Keyword()                                                         # 设置，字段名称=字段类型，Keyword为普通字符串类型，不分词
    riqi = Date()                                                           # 设置，字段名称=字段类型，Date日期类型

    class Meta:                                                             # Meta是固定写法
        index = "lagou"                                                     # 设置索引名称(相当于数据库名称)
        doc_type = 'biao'                                                   # 设置表名称


def gen_suggest(index, info_tuple):
    # 根据字符串生成搜索建议数组
    """
    此函数主要用于,连接elasticsearch(搜索引擎)，使用ik_max_word分词器，将传入的字符串进行分词，返回分词后的结果
    此函数需要两个参数：
    第一个参数：要调用elasticsearch(搜索引擎)分词的索引index，一般是（索引操作类._doc_type.index）
    第二个参数：是一个元组，元祖的元素也是元组，元素元祖里有两个值一个是要分词的字符串，第二个是分词的权重，多个分词传多个元祖如下
    书写格式：
    gen_suggest(lagouType._doc_type.index, (('字符串', 10),('字符串', 8)))
    """
    es = connections.create_connection(lagouType._doc_type.using)       # 连接elasticsearch(搜索引擎)，使用操作搜索引擎的类下面的_doc_type.using连接
    used_words = set()
    suggests = []
    for text, weight in info_tuple:
        if text:
            # 调用es的analyze接口分析字符串，
            words = es.indices.analyze(index=index, analyzer="ik_max_word", params={'filter':["lowercase"]}, body=text)
            anylyzed_words = set([r["token"] for r in words["tokens"] if len(r["token"])>1])
            new_words = anylyzed_words - used_words
        else:
            new_words = set()

        if new_words:
            suggests.append({"input":list(new_words), "weight":weight})

    # 返回分词后的列表，里面是字典，
    # 如：[{'input': ['录音', '广告'], 'weight': 10}, {'input': ['新能源', '汽车',], 'weight': 8}]
    return suggests


if __name__ == "__main__":          # 判断在本代码文件执行才执行里面的方法，其他页面调用的则不执行里面的方法
    lagouType.init()                # 生成elasticsearch(搜索引擎)的索引，表，字段等信息
# 使用方法说明：
# 在要要操作elasticsearch(搜索引擎)的页面，导入此模块
# lagou = lagouType()           #实例化类
# lagou.title = '值'            #要写入字段=值
# lagou.description = '值'
# lagou.keywords = '值'
# lagou.url = '值'
# lagou.riqi = '值'
# lagou.save()                  #将数据写入elasticsearch(搜索引擎)

suggest字段写入数据

# -*- coding: utf-8 -*-

# Define here the models for your scraped items
#
# See documentation in:
# http://doc.scrapy.org/en/latest/topics/items.html
# items.py,文件是专门用于，接收爬虫获取到的数据信息的，就相当于是容器文件

import scrapy
from scrapy.loader.processors import MapCompose, TakeFirst
from scrapy.loader import ItemLoader                            # 导入ItemLoader类也就加载items容器类填充数据
from adc.models.elasticsearch_orm import lagouType, gen_suggest  # 导入elasticsearch操作模块


class LagouItemLoader(ItemLoader):                  # 自定义Loader继承ItemLoader类，在爬虫页面调用这个类填充数据到Item类
    default_output_processor = TakeFirst()          # 默认利用ItemLoader类，加载items容器类填充数据，是列表类型，可以通过TakeFirst()方法，获取到列表里的内容


def tianjia(value):                                 # 自定义数据预处理函数
    return value                                    # 将处理后的数据返给Item


class LagouItem(scrapy.Item):                       # 设置爬虫获取到的信息容器类
    title = scrapy.Field(                           # 接收爬虫获取到的title信息
        input_processor=MapCompose(tianjia),        # 将数据预处理函数名称传入MapCompose方法里处理，数据预处理函数的形式参数value会自动接收字段title
    )
    description = scrapy.Field()
    keywords = scrapy.Field()
    url = scrapy.Field()
    riqi = scrapy.Field()

    def save_to_es(self):
        lagou = lagouType()                         # 实例化elasticsearch(搜索引擎对象)
        lagou.title = self['title']                 # 字段名称=值
        lagou.description = self['description']
        lagou.keywords = self['keywords']
        lagou.url = self['url']
        lagou.riqi = self['riqi']
        # 将title和keywords数据传入分词函数，进行分词组合后返回写入搜索建议字段suggest
        lagou.suggest = gen_suggest(lagouType._doc_type.index, ((lagou.title, 10),(lagou.keywords, 8)))
        lagou.save()                                # 将数据写入elasticsearch(搜索引擎对象)
        return

写入elasticsearch(搜索引擎)后的情况

{
    "_index": "lagou",
    "_type": "biao",
    "_id": "AV5MDu0NXJs9MkF5tFxW",
    "_version": 1,
    "_score": 1,
    "_source": {
        "title": "LED光催化灭蚊灯广告录音_广告录音网-火红广告录音_叫卖录音下载_语音广告制作",
        "keywords": "各类小商品,广告录音,叫卖录音,火红广告录音",
        "url": "http://www.luyin.org/post/2486.html",
        "suggest": [
            {
                "input": [
                    "广告"
                    ,
                    "火红"
                    ,
                    "制作"
                    ,
                    "叫卖"
                    ,
                    "灭蚊灯"
                    ,
                    "语音"
                    ,
                    "下载"
                    ,
                    "led"
                    ,
                    "录音"
                    ,
                    "灭蚊"
                    ,
                    "光催化"
                    ,
                    "催化"
                ],
                "weight": 10
            }
            ,
            {
                "input": [
                    "小商品"
                    ,
                    "广告"
                    ,
                    "各类"
                    ,
                    "火红"
                    ,
                    "叫卖"
                    ,
                    "商品"
                    ,
                    "小商"
                    ,
                    "录音"
                ],
                "weight": 8
            }
        ],
        "riqi": "2017-09-04T16:43:20",
        "description": "LED光催化灭蚊灯广告录音 是广告录音网-火红广告录音中一篇关于 各类小商品 的文章，欢迎您阅读和评论,专业叫卖录音-广告录音-语音广告制作"
    }
}

 

用Django实现搜索的自动补全功能说明

1.将搜索框绑定一个事件，每输入一个字触发这个事件，获取到输入框里的内容，用ajax将输入的词请求到Django的逻辑处理函数。

2.在逻辑处理函数里，将请求词用elasticsearch(搜索引擎)的fuzzy模糊查询，查询suggest字段里存在请求词的数据，将查询到的数据添加到自动补全

html代码：

<!DOCTYPE html >
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
{#引入静态文件路径#}
{% load staticfiles %}
<head>
<meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=emulateIE7" />
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" />
<title>lcv-search 搜索引擎</title>
<link href="{% static 'css/style.css'%}" rel="stylesheet" type="text/css" />
<link href="{% static 'css/index.css'%}" rel="stylesheet" type="text/css" />
</head>
<body>
<div id="container">
    <div id="bd">
        <div id="main">
            <h1 class="title">
                <div class="logo large"></div>
            </h1>
            <div class="nav ue-clear">
                <ul class="searchList">
                    <li class="searchItem current" data-type="article">文章</li>
                    <li class="searchItem" data-type="question">问答</li>
                    <li class="searchItem" data-type="job">职位</li>
                </ul>
            </div>
            <div class="inputArea">
                {% csrf_token %}
                <input type="text" class="searchInput" />
                <input type="button" class="searchButton" onclick="add_search()" />
                <ul class="dataList">
                    <li>如何学好设计</li>
                    <li>界面设计</li>
                    <li>UI设计培训要多少钱</li>
                    <li>设计师学习</li>
                    <li>哪里有好的网站</li>
                </ul>
            </div>

            <div class="historyArea">
                <p class="history">
                    <label>热门搜索：</label>
                    
                </p>
                <p class="history mysearch">
                    <label>我的搜索：</label>
                    <span class="all-search">
                        <a href="javascript:;">专注界面设计网站</a>
                        <a href="javascript:;">用户体验</a>
                        <a href="javascript:;">互联网</a>
                        <a href="javascript:;">资费套餐</a>
                    </span>

                </p>
            </div>
        </div><!-- End of main -->
    </div><!--End of bd-->

    <div class="foot">
        <div class="wrap">
            <div class="copyright">Copyright &copy;uimaker.com 版权所有  E-mail:admin@uimaker.com</div>
        </div>
    </div>
</div>
</body>
<script type="text/javascript" src="{% static 'js/jquery.js'%}"></script>
<script type="text/javascript" src="{% static 'js/global.js'%}"></script>
<script type="text/javascript">
    var suggest_url = "/suggest/"
    var search_url = "/search/"


    $('.searchList').on('click', '.searchItem', function(){
        $('.searchList .searchItem').removeClass('current');
        $(this).addClass('current');
    });

    function removeByValue(arr, val) {
      for(var i=0; i<arr.length; i++) {
        if(arr[i] == val) {
          arr.splice(i, 1);
          break;
        }
      }
    }


    // 搜索建议
    $(function(){
        $('.searchInput').bind(' input propertychange ',function(){
            var searchText = $(this).val();
            var tmpHtml = ""
            $.ajax({
                cache: false,
                type: 'get',
                dataType:'json',
                url:suggest_url+"?s="+searchText+"&s_type="+$(".searchItem.current").attr('data-type'),
                async: true,
                success: function(data) {
                    for (var i=0;i<data.length;i++){
                        tmpHtml += '<li><a href="'+search_url+'?q='+data[i]+'">'+data[i]+'</a></li>'
                    }
                    $(".dataList").html("")
                    $(".dataList").append(tmpHtml);
                    if (data.length == 0){
                        $('.dataList').hide()
                    }else {
                        $('.dataList').show()
                    }
                }
            });
        } );
    })

    hideElement($('.dataList'), $('.searchInput'));

</script>
<script>
    var searchArr;
    //定义一个search的，判断浏览器有无数据存储（搜索历史）
    if(localStorage.search){
    //如果有，转换成 数组的形式存放到searchArr的数组里（localStorage以字符串的形式存储，所以要把它转换成数组的形式）
        searchArr= localStorage.search.split(",")
    }else{
    //如果没有，则定义searchArr为一个空的数组
        searchArr = [];
    }
    //把存储的数据显示出来作为搜索历史
    MapSearchArr();

    function add_search(){
        var val = $(".searchInput").val();
        if (val.length>=2){
            //点击搜索按钮时，去重
            KillRepeat(val);
            //去重后把数组存储到浏览器localStorage
            localStorage.search = searchArr;
            //然后再把搜索内容显示出来
            MapSearchArr();
        }

        window.location.href=search_url+'?q='+val+"&s_type="+$(".searchItem.current").attr('data-type')

    }

    function MapSearchArr(){
        var tmpHtml = "";
        var arrLen = 0
        if (searchArr.length >= 5){
            arrLen = 5
        }else {
            arrLen = searchArr.length
        }
        for (var i=0;i<arrLen;i++){
            tmpHtml += '<a href="'+search_url+'?q='+searchArr[i]+'">'+searchArr[i]+'</a>'
        }
        $(".mysearch .all-search").html(tmpHtml);
    }
    //去重
    function KillRepeat(val){
        var kill = 0;
        for (var i=0;i<searchArr.length;i++){
            if(val===searchArr[i]){
                kill ++;
            }
        }
        if(kill<1){
            searchArr.unshift(val);
        }else {
            removeByValue(searchArr, val)
            searchArr.unshift(val)
        }
    }


</script>
</html>

Django路由映射

"""pachong URL Configuration

The `urlpatterns` list routes URLs to views. For more information please see:
    https://docs.djangoproject.com/en/1.10/topics/http/urls/
Examples:
Function views
    1. Add an import:  from my_app import views
    2. Add a URL to urlpatterns:  url(r'^$', views.home, name='home')
Class-based views
    1. Add an import:  from other_app.views import Home
    2. Add a URL to urlpatterns:  url(r'^$', Home.as_view(), name='home')
Including another URLconf
    1. Import the include() function: from django.conf.urls import url, include
    2. Add a URL to urlpatterns:  url(r'^blog/', include('blog.urls'))
"""
from django.conf.urls import url
from django.contrib import admin
from app1 import views

urlpatterns = [
    url(r'^admin/', admin.site.urls),
    url(r'^$', views.indexluoji),
    url(r'^index/', views.indexluoji),
    url(r'^suggest/$', views.suggestluoji,name="suggest"),     # 搜索字段补全请求

]

Django静态文件配置

# Static files (CSS, JavaScript, Images)
# https://docs.djangoproject.com/en/1.10/howto/static-files/
#配置静态文件前缀
STATIC_URL = '/static/'
#配置静态文件目录
STATICFILES_DIRS = [
    os.path.join(BASE_DIR, 'static')
]

备注：搜索自动补全fuzzy查询

#搜索自动补全fuzzy查询
POST lagou/biao/_search?pretty
{
  "suggest":{　　　　　　　　　　#字段名称
    "my_suggest":{　　　　　　　#自定义变量
      "text":"广告",　　　　　　#搜索词
      "completion":{
        "field":"suggest",　　#搜索字段
        "fuzzy":{
          "fuzziness":1　　　　#编辑距离
        }
      }
    }
  },
  "_source":"title"
}

Django逻辑处理文件

from django.shortcuts import render

# Create your views here.
from django.shortcuts import render,HttpResponse
from django.views.generic.base import View
from app1.models import lagouType   #导入操作elasticsearch(搜索引擎)类
import json


def indexluoji(request):
    print(request.method)  # 获取用户请求的路径
    return render(request, 'index.html')


def suggestluoji(request):                                      # 搜索自动补全逻辑处理
    key_words = request.GET.get('s', '')                        # 获取到请求词
    re_datas = []
    if key_words:
        s = lagouType.search()                                  # 实例化elasticsearch(搜索引擎)类的search查询
        s = s.suggest('my_suggest', key_words, completion={
            "field": "suggest", "fuzzy": {
                "fuzziness": 2
            },
            "size": 5
        })
        suggestions = s.execute_suggest()
        for match in suggestions.my_suggest[0].options:
            source = match._source
            re_datas.append(source["title"])
    return HttpResponse(json.dumps(re_datas), content_type="application/json")

最终完成