Haystack是django的开源全文搜索框架(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 )，该框架支持Solr,Elasticsearch(java写的就是用来全文检索的),Whoosh(python写的), **Xapian搜索引擎它是一个可插拔的后端（很像Django的数据库层），所以几乎你所有写的代码都可以在不同搜索引擎之间便捷切换 引擎检索比mysql快很多,安装引擎后以后检索数据不必从mysql中查找,而是直接从引擎中搜索 - 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处理 - haystack：django的一个包，可以方便地对model里面的内容进行索引、搜索，设计为支持whoosh,solr,Xapian,Elasticsearc四种全文检索引擎后端，属于一种全文检索的框架 - whoosh：纯Python编写的全文搜索引擎，虽然性能比不上sphinx、xapian、Elasticsearc等，但是无二进制包，程序不会莫名其妙的崩溃，对于小型的站点，whoosh已经足够使用 - 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
pip install django-haystack
pip install whoosh
pip install jieba
INSTALLED_APPS = [ 'django.contrib.admin', 'django.contrib.auth', 'django.contrib.contenttypes', 'django.contrib.sessions', 'django.contrib.sites', # 添加 'haystack', # 你的app 'blog', ]
HAYSTACK_CONNECTIONS = { 'default': { 'ENGINE': 'haystack.backends.solr_backend.SolrEngine', 'URL': 'http://127.0.0.1:8983/solr' # ...or for multicore... # 'URL': 'http://127.0.0.1:8983/solr/mysite', }, }
HAYSTACK_CONNECTIONS = { 'default': { 'ENGINE': 'haystack.backends.elasticsearch_backend.ElasticsearchSearchEngine', 'URL': 'http://127.0.0.1:9200/', 'INDEX_NAME': 'haystack', }, }
#需要设置PATH到你的Whoosh索引的文件系统位置 import os HAYSTACK_CONNECTIONS = { 'default': { 'ENGINE': 'haystack.backends.whoosh_backend.WhooshEngine', 'PATH': os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'whoosh_index'), }, } # 自动更新索引 HAYSTACK_SIGNAL_PROCESSOR = 'haystack.signals.RealtimeSignalProcessor'
#首先安装Xapian后端（http://github.com/notanumber/xapian-haystack/tree/master） #需要设置PATH到你的Xapian索引的文件系统位置。 import os HAYSTACK_CONNECTIONS = { 'default': { 'ENGINE': 'xapian_backend.XapianEngine', 'PATH': os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'xapian_index'), }, }
from haystack import indexes from app01.models import Article #类名必须是表模型+index class ArticleIndex(indexes.SearchIndex, indexes.Indexable): #类名必须为需要检索的Model_name+Index，这里需要检索Article，所以创建ArticleIndex text = indexes.CharField(document=True, use_template=True)#创建一个text字段,必须要有 #其它字段 desc = indexes.CharField(model_attr='desc') content = indexes.CharField(model_attr='content') def get_model(self):#重载get_model方法，必须要有！ return Article def index_queryset(self, using=None): return self.get_model().objects.all()
为什么要创建索引？索引就像是一本书的目录，可以为读者提供更快速的导航与查找。在这里也是同样的道理，当数据量非常大的时候，若要从这些数据里找出所有的满足搜索条件的几乎是不太可能的，将会给服务器带来极大的负担。所以我们需要为指定的数据添加一个索引（目录），在这里是为Note创建一个索引，索引的实现细节是我们不需要关心的，至于为它的哪些字段创建索引，怎么指定 ,下面开始讲解
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ArticleIndex类里面一贯的命名，以防止后台混乱，当然名字你也可以随便改，不过不建议改。
#在目录“templates/search/indexes/应用名称/”下创建“模型类名称_text.txt”文件 {{ object.name }} {{ object.desc }} {{ object.content }}
from django.conf.urls import include url(r'^search/', include('haystack.urls')),
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title></title>
<style>
span.highlighted {
color: red;
}
</style>
</head>
<body>
{% load highlight %}
{% if query %}
<h3>搜索结果如下：</h3>
{% for result in page.object_list %}
{# <a href="/{{ result.object.id }}/">{{ result.object.name }}</a><br/>#}
#包括搜索内容往后显示两个字符
<a href="/{{ result.object.id }}/">{% highlight result.object.name with query max_length 2%}</a><br/>
#显示所有content内容
{# <p>{{ result.object.content|safe }}</p>#}
#包括搜索内容往后显示10个字符
<p>{% highlight result.object.content with query max_length 10%}</p>
{% empty %}
<p>啥也没找到</p>
{% endfor %}
{% if page.has_previous or page.has_next %}
<div>
{% if page.has_previous %}
<a href="?q={{ query }}&page={{ page.previous_page_number }}">{% endif %}« 上一页
{% if page.has_previous %}</a>{% endif %}
|
{% if page.has_next %}<a href="?q={{ query }}&page={{ page.next_page_number }}">{% endif %}下一页 »
{% if page.has_next %}</a>{% endif %}
</div>
{% endif %}
{% endif %}
</body>
</html>
只要数据库里面的数据修改了就要重建索引
现在你已经配置好了所有的事情，是时候把数据库中的数据放入索引了。Haystack附带的一个命令行管理工具使它变得很容易。
简单的运行./manage.py rebuild_index(在pycharm中直接运行 rebuild_index)。
#默认haystack运用的是英文分词,要使用中文分词,我们要将我们的分词替换为jieba分词 #建立ChineseAnalyzer.py文件 #保存在haystack模块的安装文件夹下，路径如“D:python3Libsite-packageshaystackackends” 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，改名为whoosh_cn_backend.py #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 from .ChineseAnalyzer import ChineseAnalyzer 查找 analyzer=StemmingAnalyzer() 改为 analyzer=ChineseAnalyzer()
<form method='get' action="/search/" target="_blank"> <input type="text" name="q"> <input type="submit" value="查询"> </form>
from haystack.views import SearchView from .models import * class MySeachView(SearchView): def extra_context(self): #重载extra_context来添加额外的context内容 context = super(MySeachView,self).extra_context() side_list = Topic.objects.filter(kind='major').order_by('add_date')[:8] context['side_list'] = side_list return context #路由修改 url(r'^search/', search_views.MySeachView(), name='haystack_search'),
{% highlight result.summary with query %}
# 这里可以限制最终{{ result.summary }}被高亮处理后的长度,max_length 2 表示包括搜索内容往后显示两个字符
{% highlight result.summary with query max_length 2 %}
#html中 高亮显示的颜色为红色
<style>
span.highlighted {
color: red;
}
</style>