Django—whoosh搜索引擎使用jieba分词

Django版本:3.0.4
python包准备:

pip install django-haystack
pip install jieba

使用jieba分词

1.cd到site-packages内的haystack包,创建并编辑ChineseAnalyzer.py文件

# (注意:pip安装的是django-haystack,但是实际包的文件夹名字为haystack)
cd  /usr/local/lib/python3.8/site-packages/haystack/backends/
# 创建并编辑ChineseAnalyzer.py文件
vim ChineseAnalyzer.py

 

2.修改ChineseAnalyzer.py文件内容

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()

 

3.替换分词器

cp whoosh_backend.py whoosh_cn_backend.py
vim whoosh_cn_backend.py
# 导入ChineseAnalyzer,并将原有的StemmingAnalyser替换为ChineseAnalyzer
from .ChineseAnalyzer import ChineseAnalyzer
# from whoosh.analysis import StemmingAnalyzer

vim替换命令:%s/StemmingAnalyzer/ChineseAnalyzer/g

 

4.修改setting.py文件

# 全文搜索框架配置
HAYSTACK_CONNECTIONS = {
    'default': {
     # 使用whoosh引擎
     # 'ENGINE': 'haystack.backends.whoosh_backend.WhooshEngine',
     # 使用jieba分词
        'ENGINE': 'haystack.backends.whoosh_cn_backend.WhooshEngine',
     # 索引文件路径
        'PATH': os.path.join(BASE_DIR, 'whoosh_index'),
    },
}

 

5.重新建立索引

python manage.py rebuild_index

  可以看到,已经使用了jieba分词。

Django—whoosh搜索引擎使用jieba分词_第1张图片

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