django-haystack实现全文检索 - 邱乘屹的个人技术博客

django-haystack实现全文检索

    • 全文检索里的组件简介
      • 1. 什么是haystack?
      • 2. 什么是jieba?
      • 3. Whoosh是什么
    • haystack配置使用(前后端分离)
      • 1. 安装需要的包
      • 2. 在setting.py中配置
      • 3. 定义数据库
    • 索引文件生成
      • 1. 在子应用下创建索引文件
      • 2.指定索引模板文件
      • 3.使用命令创建索引
    • 替换成jieba分词
      • 1.将haystack源码复制到项目中并改名
    • 索引文件使用
      • 1. 编写视图

全文检索里的组件简介

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。

2. 什么是jieba?

很多的搜索引擎对中的支持不友好,jieba作为一个中文分词器就是加强对中文的检索功能

3. Whoosh是什么

  1. Python的全文搜索库,Whoosh是索引文本及搜索文本的类和函数库
  2. Whoosh 自带的是英文分词,对中文分词支持不太好,使用 jieba 替换 whoosh 的分词组件。

haystack配置使用(前后端分离)

1. 安装需要的包

pip3 install django-haystack
pip3 install whoosh
pip3 install jieba

2. 在setting.py中配置

'''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',
    'myapp',  # 这个jsapp是自己创建的app
]


'''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': 'myapp.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. 定义数据库

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()

索引文件生成

1. 在子应用下创建索引文件

在子应用的目录下,创建一个名为 myapp/search_indexes.py 的文件

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
如:
templates/search/indexes/myapp/articlepost_text.txt
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{{ 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

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 /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/
site-packages/haystack/backends/whoosh_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:
myapp\whoosh_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()

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索引文件使用

1. 编写视图

from django.shortcuts import render

# Create your views here.
import json
from django.conf import settings
from django.core.paginator import InvalidPage, Paginator
from django.http import Http404, HttpResponse,JsonResponse
from haystack.forms import  ModelSearchForm
from haystack.query import EmptySearchQuerySet
RESULTS_PER_PAGE = getattr(settings, 'HAYSTACK_SEARCH_RESULTS_PER_PAGE', 20)



def basic_search(request, load_all=True, form_class=ModelSearchForm, searchqueryset=None, extra_context=None, results_per_page=None):
    query = ''
    results = EmptySearchQuerySet()
    if request.GET.get('q'):
        form = form_class(request.GET, searchqueryset=searchqueryset, load_all=load_all)

        if form.is_valid():
            query = form.cleaned_data['q']
            results = form.search()
    else:
        form = form_class(searchqueryset=searchqueryset, load_all=load_all)

    paginator = Paginator(results, results_per_page or RESULTS_PER_PAGE)
    try:
        page = paginator.page(int(request.GET.get('page', 1)))
    except InvalidPage:
        result = {"code": 404, "msg": 'No file found!', "data": []}
        return HttpResponse(json.dumps(result), content_type="application/json")

    context = {
        'form': form,
        'page': page,
        'paginator': paginator,
        'query': query,
        'suggestion': None,
    }
    if results.query.backend.include_spelling:
        context['suggestion'] = form.get_suggestion()

    if extra_context:
        context.update(extra_context)


    jsondata = []
    print(len(page.object_list))
    for result in page.object_list:
        data = {
            'pk': result.object.pk,
            'title': result.object.title,
            'content': result.object.body,

        }
        jsondata.append(data)
    result = {"code": 200, "msg": 'Search successfully!', "data": jsondata}
    return JsonResponse(result, content_type="application/json")

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