全文检索

全文检索不同于特定字段的模糊查询，使用全文检索的效率更高，并且能够对于中文进行分词

• haystack : 全文检索框架，支持whoosh、solr、Xapian、Elasticsearc四种全文检索引擎。官网：http://haystacksearch.org/。
• whoosh : 纯Python编写的全文本搜索引擎，虽然性能比不上sphinx、xapian、Elasticsearc等，但是无二进制包，程序不会莫名奇妙的崩溃，对于小型的站点，whoos已经足够使用。官网：https://whoosh.readthedocs.io/en/latest/。
• jieba : 一款免费的中文分词包，如果觉得不好用可以使用一些收费产品。详细说明：https://github.com/fxsjy/jieba。

 

首先在虚拟环境中依次安装需要的包

pip install django-haystack==2.6.1

pip install whoosh==2.7.4

pip install jieba==0.39

 

 

在settings.py文件中安装haystack

INSTALLED_APPS = (

      .....  

      'haystack',

)

 

 

在settings.py文件中配置搜索引擎

HAYSTACK_CONNECTIONS = {

        'default' : {

                #使用whoosh引擎

                'ENGINE' : 'haystack.backends.whoosh_cn_backend.WhooshEngine',

                #索引文件路径

                'PATH' : os.path.join(BASE_DIR, 'whoosh_index'),

      }

#当添加、修改、删除数据时，自动生成索引

HAYSTACK_SIGNAL_PROCESSOR = 'haystack.signals.RealtimeSignalProcessor'

 

在根级urls.py中添加搜索的配置

url(r'^search/', include('haystack.urls')),

 

 

创建引擎及索引

• 在项目目录下创建search_indexes.py文件

         

#coding=utf-8

          from haystack import indexes

          from models import GoodsInfo

          #指定对于某个类的某些数据建立索引

         

class GoodsInfoIndex(indexes.SearchIndex, indexes.Indexable):

                    text = indexes.CharField(document=True, use_template = True)

                    def get_model(self):

                            return GoddsInfo

                    def index_queryset(self, using=None):

                            return self.get_model().objects.all()

 

• 在templates目录下创建“search/indexes/项目名/”目录
• 在上面的目录中创建“goodsinfo_text.txt”文件

                #在文件中指定索引的属性

                 {{object.gcontent}}

                 {{.....}}

• 找到虚拟环境py_django下的haystack目录

            /home/python/.virtualenvs/py3_django/lib/python3.6/site-packages/haystack/backends/

• 在haystack目录中创建ChineseAnalyzer.py文件                

import jieba

from whoosh.analysis import Tokenizer, Token

 

class ChineseTokenizer(Tokenizer):

        def __call__(self, value, positions=False, chars=False,

                             keeporiginal=False, removestops=True,

                             start_pos=0, start_char=0, mode='', **kwargs):

                t = Token(positions, chars, removestops=removestops, mode=mode,

                                    **kwargs)

                seglist = jieba.cut(value, cut_all=True)

                for w in seglist:

                        t.original = t.text = w

                        t.boost = 1.0

                        if positions:

                                t.pos = start_pos + value.find(w)

                        if chars:

                                t.startchar = start_char + value.find(w)

                                t.endchar = start_char + value.find(w) + len(w)

                        yield t

 

def ChineseAnalyzer():

            return ChineseTokenizer()

 

 

• 复制whoosh_backend.py文件，改为如下名称（注意：复制出来的文件名，末尾会有一个空格，记得要删除这个空格）

                whoosh_cn_backend.py

• 打开复制出来的新文件，引入中文分析类，内部采用结巴分词

                from .ChineseAnalyzer import ChineseAnalyzer

• 更改词语分析类

            查找 analyzer=StemmingAnalyzer() 改为 analyzer = ChineseAnalyzer()

• 初始化索引数据

             在终端中执行 python manage.py rebuild_index 生成索引

• 在views.py 中定义视图

from haystack.generic_views import SearchView

class MySearchView(SearchView):

    def get_context_data(self, *args, **kwargs):

        context = super().get_context_data(*args, **kwargs)

        return context

 

 

编辑搜索栏 并在templates/search/目录下创建search.html定义搜索页模板。

搜索结果进行分页，视图向模板中传递的上下文如下

• query：搜索关键字
• page：当前页的page对象（haystack内部做了一层封装page.object才代表当前对象）
• paginator：分页paginator对象
• 如果你要传其他的参数可以在试图中 给context填加键值对 如：context['键']=要传的内容

视图接收的参数如下：

• 参数q表示搜索内容，传递到模板中的数据为query（注意要将输入框的名字改为 name='q'）
• 参数page表示当前页码

 

配置应用的url.py,添加search项

url(r'^search/$', views.MysearchView.as_view(), name='search_view'),

 

根据列表页的模板来制作搜素结果页的模板