1.1 haystack简介
1、什么是haystack？
1. 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。
2. 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。
3. 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。
1.2 haystack配置使用（前后端不分离）
参考博客：https://www.cnblogs.com/gcgc/p/10762416.html
1、安装
pip install django-haystack
pip install whoosh
pip install jieba
2、在setting.py中配置
'ENGINE': 'haystack.backends.whoosh_backend.WhooshEngine' # 指定使用haystack包中的搜索引擎
C:python37Libsite-packageshaystackackendswhoosh_backend.py # 的WhooshEngine类
'''注册app ''' INSTALLED_APPS = [ 'django.contrib.admin', 'django.contrib.auth', 'django.contrib.contenttypes', 'django.contrib.sessions', 'django.contrib.messages', 'django.contrib.staticfiles', # haystack要放在应用的上面 'haystack', 'app01', # 这个app01是自己创建的app ] ''' 模板路径 ''' TEMPLATES = [ { 'DIRS': [os.path.join(BASE_DIR,'templates')], }, ] '''配置haystack ''' # 全文检索框架配置 HAYSTACK_CONNECTIONS = { 'default': { # 指定whoosh引擎 'ENGINE': 'haystack.backends.whoosh_backend.WhooshEngine', # 'ENGINE': 'app01.whoosh_cn_backend.WhooshEngine', # whoosh_cn_backend是haystack的whoosh_backend.py改名的文件为了使用jieba分词 # 索引文件路径 'PATH': os.path.join(BASE_DIR, 'whoosh_index'), } } # 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'
3、app01/models.py 定义表
from django.db import models # Create your models here. class UserInfo(models.Model): name = models.CharField(max_length=254) age = models.IntegerField() class ArticlePost(models.Model): author = models.ForeignKey(UserInfo,on_delete=models.CASCADE) title = models.CharField(max_length=200) desc = models.SlugField(max_length=500) body = models.TextField()
4、索引文件生成
1）在子应用下创建索引文件
#! /usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- from haystack import indexes from .models import ArticlePost # 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 ArticlePostIndex(indexes.SearchIndex, indexes.Indexable): # 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！ # 返回这个model return ArticlePost # 建立索引的数据 def index_queryset(self, using=None): # 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()
2）指定索引模板文件
# 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
# templates/search/indexes/app01/articlepost_text.txt
{{ object.title }}
{{ object.author.name }}
{{ object.body }}
3）使用命令创建索引
python manage.py rebuild_index # 建立索引文件
5、全文检索引擎使用
from django.contrib import admin from django.urls import path,re_path,include urlpatterns = [ path('admin/', admin.site.urls), re_path(r'app01/', include(('app01.urls', 'app01'), namespace='app01')), ]
#! /usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- from django.conf.urls import url from haystack.views import SearchView from app01 import views urlpatterns=[ url(r'search/$', SearchView(), name='haystack_search'), ]
<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta http-equiv="x-ua-compatible" content="IE=edge"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1"> <title>Title</title> </head> <body> <div class="col-md-9"> <div class="row text-center vertical-middle-sm"> <h1>搜索关键字:{{ query }}</h1> <h1>搜索结果:{{ page.object_list }}</h1> </div> {# 如果存在搜索关键字 #} {% if query %} {% for result in page.object_list %}<div class="media"> <div class="media-body"> <h4 class="list-group-item-heading">{{ result.object.title }}</h4> <p class="list-group-item-text">作者：{{ result.object.author.name }}</p> <p class="list-group-item-text">概要：{{ result.object.body|slice:'60'}}</p> </div> </a> </div> {% empty %} <h3>没有找到相关文章</h3> {% endfor %} {% endif %} {# 分页插件，下一页和上一页记得要带上q={{ query }}参数，否则单击下一页时会丢失搜索参数q，而显示出来全部的文章的第二页#} <div class="pagination"> <span class="step-links"> {% if page.has_previous %} <a href="?q={{ query }}&page={{ page.previous_page_number }}">上一页</a> {% endif %} <span class="current"> Page{{ page.number }} of {{ page.paginator.num_pages }} </span> {% if page.has_next %} <a href="?q={{ query }}&page={{ page.next_page_number }}">下一页</a> {% endif %} </span> </div> </div> </body> </html>
python manage.py rebuild_index # 重新建立索引文件
http://127.0.0.1:8000/app01/search/?q=天龙八部 # 源码中匹配时 "q" 所以这里不能变
6、替换成jieba分词
1）将haystack源码复制到项目中并改名
'''1.复制源码中文件并改名 '''
将 C:python37Libsite-packageshaystackackendswhoosh_backend.py文件复制到项目中
并将 whoosh_backend.py改名为 whoosh_cn_backend.py 放在APP中如：app01whoosh_cn_backend.py
'''2.修改源码中文件'''
# 在全局引入的最后一行加入jieba分词器
from jieba.analyse import ChineseAnalyzer
# 修改为中文分词法
查找
analyzer=StemmingAnalyzer()
改为
analyzer=ChineseAnalyzer()
2）Django内settings内修改相应的haystack后台文件名
# 全文检索框架配置 HAYSTACK_CONNECTIONS = { 'default': { # 指定whoosh引擎 'ENGINE': 'haystack.backends.whoosh_backend.WhooshEngine', # 'ENGINE': 'app01.whoosh_cn_backend.WhooshEngine', #article.whoosh_cn_backend便是你刚刚添加的文件 # 索引文件路径 'PATH': os.path.join(BASE_DIR, 'whoosh_index'), } } # 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 django-haystack+jieba全文索引（前后端分离版）
https://www.cnblogs.com/crazymagic/p/10046593.html
https://www.jb51.net/article/166095.htm
docker:https://www.cnblogs.com/stellar/p/9967347.html
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