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Django框架15:全文搜索

2018年08月10日 Django 浏览(412) 评论(0)

简介全文检索1.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处理。2.haystackdjango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...

全文检索

1.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处理。

2.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。

3.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。

4.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。

操作

1.在虚拟环境中依次安装包

pip install django-haystack
pip install whoosh
pip install jieba

2.修改settings.py文件  
    添加应用

INSTALLED_APPS = (
    ...
    'haystack',
)

    添加搜索引擎

HAYSTACK_CONNECTIONS = {
    'default': {
        'ENGINE': 'haystack.backends.whoosh_cn_backend.WhooshEngine',
        'PATH': os.path.join(BASE_DIR, 'whoosh_index'),
    }
}

#自动生成索引
HAYSTACK_SIGNAL_PROCESSOR = 'haystack.signals.RealtimeSignalProcessor'

3.在项目的urls.py中添加url

urlpatterns = [
    ...
    url(r'^search/', include('haystack.urls')),
]

4.在应用目录下建立search_indexes.py文件

from haystack import indexes
# 修改此处,为你自己的model
from models import GoodsInfo

# 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
class GoodsInfoIndex(indexes.SearchIndex, indexes.Indexable):
    text = indexes.CharField(document=True, use_template=True)

    def get_model(self):
        # 修改此处,为你自己的model
        return GoodsInfo

    def index_queryset(self, using=None):
        return self.get_model().objects.all()

5.设置检索字段
    在目录“templates/search/indexes/应用名称/”下创建“模型类名称_text.txt”文件。

# goodsinfo_text.txt,这里列出了要对哪些列的内容进行检索
{{ object.gName }}
{{ object.gSubName }}
{{ object.gDes }}

6.在目录“templates/search/”下建立search.html

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title></title>
</head>
<body>
{% if query %}
    <h3>搜索结果如下:</h3>
    {% for result in page.object_list %}
        <a href="/{{ result.object.id }}/">{{ result.object.gName }}</a><br/>
    {% 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 }}&amp;page={{ page.previous_page_number }}">{% endif %}&laquo; 上一页{% if page.has_previous %}</a>{% endif %}
        |
            {% if page.has_next %}<a href="?q={{ query }}&amp;page={{ page.next_page_number }}">{% endif %}下一页 &raquo;{% if page.has_next %}</a>{% endif %}
        </div>
    {% endif %}
{% endif %}
</body>
</html>

7.建立ChineseAnalyzer.py文件
    保存在haystack的安装文件夹下,路径如“/home/python/.virtualenvs/django_py2/lib/python2.7/site-packages/haystack/backends”。

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()

8.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()

9.生成索引
    初始化索引数据

python manage.py rebuild_index

10.在模板中创建搜索栏

<form method='get' action="/search/" target="_blank">
    <input type="text" name="q">
    <input type="submit" value="查询">
</form>

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