全文检索django-haystack+jieba+whoosh

全文检索django-haystack+jieba+whoosh

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？

1、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）

安装工具

pip install django-haystack
pip install whoosh
pip install jieba

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',
    'jsapp',  # 这个jsapp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': 'jsapp.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'

定义数据库 (这里的数据库也可以创建，使用自己已经创建好的)

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 jsapp/search_indexes.py 的文件*

#! /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/jsapp/articlepost_text.txt (这里‘模型名称’必须和数据库里要查询表名相同)

#查询数据库里那些字段
{
    { 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 C:\python37\Lib\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：jsapp\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()

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',
        #这里替换成中文whoosh引擎
        'ENGINE': 'jsapp.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'

索引文件使用

from django.conf.urls import url
from jsapp.views import basic_search

urlpatterns=[
   path('abc/',basic_search)

]

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:
    	#返回的响应
        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")