django-haystack插件基本使用操作流程

搜索

　　搜索可以使用最原始的模糊匹配的like方式进行搜索。当然这种搜索方式对于一些小量的数据是非常合适的。但是随着数据量越来越大。这时候我们就需要使用搜索引擎了。搜索引擎会将所有需要搜索的数据使用算法做一个索引，以后搜索的时候就只需要根据这个索引即可找到相应的数据。搜索引擎做索引的过程会比较慢，甚至占用空间，但是一旦索引建立完成，那么以后再搜索的时候就会很快了。

django-haystack插件概述

　　这个插件是专门给Django提供搜索功能的。django-haystack提供了一个搜索的接口，底层可以根据自己的需求更换搜索引擎。他其实有点类似于Django中的ORM插件，提供了一个操作数据库的接口，但是底层具体使用哪个数据库是可以自己设置的。

　　django-haystack支持的搜索引擎有Solr、Elasticsearch、Whoosh、Xapian等。Whoosh是基于纯Python的搜索引擎，检索速度快，集成方便。

安装

1 pip3 install django-haystack
2 pip3 install whoosh

集成步骤

 1.在项目中安装django-haystack，在settings.py

 1 INSTALLED_APPS = [
 2     'django.contrib.admin',
 3     'django.contrib.auth',
 4     'django.contrib.contenttypes',
 5     'django.contrib.sessions',
 6     'django.contrib.sites',
 7 
 8     # 添加
 9     'haystack',
10 ]

 2.设置搜索引擎,在settings中

1 HAYSTACK_CONNECTIONS = {
2     'default': {
3         # 设置haystack的搜索引擎
4         'ENGINE': 'haystack.backends.whoosh_backend.WhooshEngine',
5         # 设置索引文件的位置
6         'PATH': os.path.join(BASE_DIR, 'whoosh_index'),
7     }
8 } 

3.创建索引类 

 　　在模型所属的app下创建一个search_indexes.py文件，然后创建索引类。假如要给News app创建索引，代码如下：

1 class NewsIndex(indexes.SearchIndex,indexes.Indexable):
2     text = indexes.CharField(document=True,use_template=True)
3 
4     def get_model(self):
5         return News
6 
7     def index_queryset(self, using=None):
8         return self.get_model().objects.all() 

4.添加url映射 

1 urlpatterns = [
2     path('',views.index,name='index'),
3     # 添加search的url映射
4     path('search/',include('haystack.urls')),
5     path('news/', include("apps.news.urls")),
6 ] 

 5.添加模板

 　　在templates文件夹下创建以下结构的目录：

1 templates
2     search
3         indexes
4             news(app的名字)
5                 news(模型的名字)_text.txt 

 　　然后在news_text.txt中添加需要被索引的字段

1 # 根据标题和内容文本
2 {{ object.title }}
3 {{ object.content }}

　　紧接着templates文件下创建search.html模板文件，haystack会自动在templates文件下寻找这个模板文件渲染，并且会给这个模板传入page/paginator/query等参数，django内置的分页与查询的关键字。我们可以通过page.object_list获取到查询出来的数据。

    {% for result in page.object_list %}
        {% with result.object as news %}
            

                

                    
                        
                    
                
                

                    

                        {{ news.title }}
                    
                    

                        {{ news.desc }}
                    
                    

                       {{ news.caetgory.name }}
                        {{ news.pub_time }}
                        {{ news.author.username }}
                    
                
            
        {% endwith %}
    {% endfor %}

6.建立索引　　

1 python manage.py rebuild_index 

如果不想每次数据操作后都要手动的创建索引，可以在settings中配置： 

1 # 增删改查后自动创建索引
2 HAYSTACK_SIGNAL_PROCESSOR = 'haystack.signals.RealtimeSignalProcessor'

 7.使用jieba分词替换Whoosh默认的分词

　　Whoosh默认是采用正则表达式进行分词的，这对于英文词汇适用，但是中文支持的不好，这里替换为jieba分词，jieba分词库对中文却支持的好。

　　安装

1 pip3 install jieba

　　

　　安装完成后，拷贝D:\python\Lib\site-packages\haystack\backends\whoosh_backend.py其中的代码，将他放在项目的其他包中，然后创建一个名叫whoosh_cn_backend.py文件，把刚刚复制的代码粘贴进去，然后再添加以下代码： 

 1 import jieba
 2 from whoosh.analysis import Tokenizer, Token
 3 
 4 class ChineseTokenizer(Tokenizer):
 5     def __call__(self, value, positions=False, chars=False,
 6                  keeporiginal=False, removestops=True,
 7                  start_pos=0, start_char=0, mode='', **kwargs):
 8         t = Token(positions, chars, removestops=removestops, mode=mode,
 9                   **kwargs)
10         seglist = jieba.cut(value, cut_all=True)
11         for w in seglist:
12             t.original = t.text = w
13             t.boost = 1.0
14             if positions:
15                 t.pos = start_pos + value.find(w)
16             if chars:
17                 t.startchar = start_char + value.find(w)
18                 t.endchar = start_char + value.find(w) + len(w)
19             yield t
20 
21 def ChineseAnalyzer():
22     return ChineseTokenizer()

　　然后再将之前的代码中的分析器analyzer=StemmingAnalyzer()替换为analyzer=ChineseAnalyzer()就行了。

了解更多：http://django-haystack.readthedocs.io/en/master/tutorial.html

 

转载于:https://www.cnblogs.com/Alexephor/p/11529991.html