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  • 全文检索

    1 全文检索

    1.1 倒排索引

    • 搜索引擎中存储的是倒排索引,就是分好的词,和词语文章的关联。
    • 把查询的语句也进行分词,然后根据分词,找到那些文章中包含了这些词
    • 结构化数据:Mysql中储存的数据结构;非结构化数据:id:1 天空之城 一首超级好听的歌曲......

    1.2 课程全文检索接口

    1.2.1 安装
    pip install drf-haystack 	# django的开源 搜索框架(python语音写的,搜索框架可以使用其他 语音的搜索引擎) 
    pip install whoosh 			# 搜索引擎(python语音写的) 
    pip install jieba 			# 中文分词Jieba,由于Whoosh自带的是英文分词,对中文的分词支持 不是太好
    
    1.2.2 haystack简介
    • haystack是django的开源搜索框架,该框架支持 Solr,Elasticsearch,Whoosh, Xapian 搜索引擎,不用更改代码,直接切换引擎,减少代码量。
    • 搜索引擎使用Whoosh,这是一个由纯Python实现的全文搜索引擎,没有二进制文件等,比较小巧,配置比较简单,当然性能自然略低。
    • 中文分词Jieba,由于Whoosh自带的是英文分词,对中文的分词支持不是太好,故用jieba替换whoosh的分词组件。

    1.3 配置使用

    1.3.1 syl/settings.py 全文检索配置
    '''1.注册app '''
    INSTALLED_APPS = [
        'haystack', # haystack要放在应用的上面
        'apps.course.apps.CourseConfig',    # 课程模块
    ]
    
    '''2.模板路径 '''
    TEMPLATES = [
        {
            'DIRS': [os.path.join(BASE_DIR,'templates')],
        },
    ]
    
    # 全文检索配置
    HAYSTACK_SEARCH_RESULTS_PER_PAGE = 15   # 搜索出多条数据时需要分页
    HAYSTACK_CONNECTIONS = {
        'default': {
            # 'ENGINE': 'haystack.backends.whoosh_backend.WhooshEngine',
            'ENGINE': 'course.whoosh_cn_backend.MyWhooshEngine',
            'PATH': os.path.join(BASE_DIR, 'whoosh_index')     # 指定倒排索引 存放位置
        }
    }
    
    # # ES引擎
    # HAYSTACK_CONNECTIONS = {
    #       'default': {
    #               'ENGINE': 'haystack.backends.elasticsearch_backend.ElasticsearchSearchEngine',
    #               'URL': 'http://10.211.55.15:9200/',     # Elasticsearch服务器ip地址,端口号固 定为9200
    #               'INDEX_NAME': 'syl',                    # Elasticsearch建立的反向索引库的名称
    #       },
    # }
    #
    # 添加此项,当数据库改变时,会自动更新索引,非常方便
    HAYSTACK_SIGNAL_PROCESSOR = 'haystack.signals.RealtimeSignalProcessor'
    
    1.3.2 在子应用下创建索引文件
    • apps/course/search_indexes.py
    # -*- coding: utf-8 -*-
    
    # apps/course/search_indexes.py
    # 文件名必须是 search_indexes.py
    from haystack import indexes
    from .models import Course
    # 修改此处,类名为模型类的名称+Index,比如模型类为GoodsInfo,则这里类名为GoodsInfoIndex(其 实可以随便写)
    class CourseIndex(indexes.SearchIndex, indexes.Indexable):
        """
        Course索引类
        """
        # text为索引字段
        # document = True,这代表haystack和搜索引擎将使用此字段的内容作为索引进行检索
        # use_template=True 指定根据表中的那些字段建立索引文件的说明放在一个文件中
        text = indexes.CharField(document=True, use_template=True)
    
        # 对那张表进行查询
        def get_model(self):  # 重载get_model方法,必须要有
            """返回建立索引的模型类"""
            return Course  # 返回这个model
    
        # 建立索引的数据
        def index_queryset(self, using=None):
            """返回要建立索引的数据查询集"""
            # 这个方法返回什么内容,最终就会对那些方法建立索引,这里是对所有字段建立索引
            return self.get_model().objects.all()
    
    1.3.3 指定索引模板文件
    • templates/search/indexes/course/course_text.txt
    # 创建文件路径命名必须这个规范:templates/search/indexes/应用名称/模型类名称 _text.txt
    
    {{object.id}}
    {{object.title}}
    {{object.desc}}
    
    1.3.4 修改为jieba分词中的中文分析器
    • apps/course/whoosh_cn_backend.py
    # -*- coding: utf-8 -*-
    # 更换 text 字段的 分析方式, 变为jieba分词中的中文分析器
    from haystack.backends.whoosh_backend import WhooshEngine, WhooshSearchBackend
    from whoosh.fields import TEXT
    from jieba.analyse import ChineseAnalyzer
    
    class MyWhooshSearchBackend(WhooshSearchBackend):
        def build_schema(self, fields):
            (content_field_name, schema) = super().build_schema(fields)
            # 指定whoosh使用jieba进行分词
            schema._fields['text'] = TEXT(stored=True,
                                          analyzer=ChineseAnalyzer(),
                                          field_boost=fields.get('text').boost,
                                          sortable=True)
            return (content_field_name, schema)
    
    class MyWhooshEngine(WhooshEngine):
        backend = MyWhooshSearchBackend
    
    1.3.5 课程全文检索接口视图函数
    • course/views.py
    from syl import settings
    from django.core.paginator import InvalidPage, Paginator
    from haystack.forms import ModelSearchForm
    from django.http import JsonResponse
    
    # 如果settings.py中配置就是用settings中配置的,否则就每页15条
    RESULTS_PER_PAGE = getattr(settings, 'HAYSTACK_SEARCH_RESULTS_PER_PAGE', 15)
    
    def course_index_search(request):
        # 1.获取前端传过来的关键字(查询数据)
        query = request.GET.get('q', None)
        page = int(request.GET.get('page', 1))  # 第几页
        page_size = int(request.GET.get('page_size', RESULTS_PER_PAGE))     # 每页多少条
        # 2.获取查询条件,进行查询
        if query:
            form = ModelSearchForm(request.GET, load_all=True)      # 将查询条件传递给查询对象
            if form.is_valid():
                results = form.search()     # 查询出来的最终数据
            else:
                results = []
        else:
            return JsonResponse({"code": 404, "msg": 'No file found!', "data": []})
        # 3.对结果集进行分页
        paginator = Paginator(results, page_size)
        try:
            page = paginator.page(page)     # 从分好的页中拿第几页
        except InvalidPage:                 # 如果分页出错
            return JsonResponse({"code": 404, "msg": 'No file found!', "data": []})
        # 4.把查询的分页结果集对象转换成json格式
        jsondata = []
        for result in page.object_list:  # 分页后的课程查询结果
            data = {
                'id': result.object.id,
                'title': result.object.title,
                'desc': result.object.desc,
                'img': request.scheme + '://' + request.META['HTTP_HOST'] + result.object.img.url,
                # 'follower': result.object.follower,
                'learner': result.object.learner,
                'status': result.object.status,
                'course_type': result.object.course_type.id
            }
            jsondata.append(data)
            result = {
                "code": 200,
                "msg": 'Search successfully!',
                "data": {"count": page.paginator.count, "results": jsondata}
            }
            return JsonResponse(result)
    
    1.3.6 syl/urls.py 添加路由
    urlpatterns = [ 
        path('search/', course_index_search), 
    ]
    
    1.3.7 命令构建倒排索引
    python manage.py rebuild_index
    
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