Django中全文检索(whoosh+jieba+haystack)

本文操作环境:
whoosh 2.7.4
django-haystack 2.8.1
jieba 0.39
环境配置

1、pip install django-haystack   # 安装haystack 

2、pip install whoosh    # 安装whoosh

3、pip install jieba     # 安装jieba

1、配置setting.py文件,

(1)将haystack作为一个app添加进去

INSTALLED_APPS = [

    'django.contrib.admin',

    'django.contrib.auth',

    'django.contrib.contenttypes',

    'django.contrib.sessions',

    'django.contrib.messages',

    'django.contrib.staticfiles',

    'goods',

    'xadmin',

    'crispy_forms',

    'reversion',

    # 全文检索

    'haystack',

]

(2)这里需要添加whoosh引擎,这里需要添加另一个配置文件先不添加了。后面会添加

(3)分页的设置

页数设置

HAYSTACK_SEARCH_RESULTS_PER_PAGE = 10

(4)索引设置

索引生成设置

HAYSTACK_SIGNAL_PROCESSOR = 'haystack.signals.RealtimeSignalProcessor'

以上就是针对setting文件的设置

2、app(子模块)下

(1)在你已经存在app下创建一个search_indexes.py文件,这个文件是用来设置索引文件的。

from haystack import indexes

from goods.models import Good

class GoodIndex(indexes.SearchIndex, indexes.Indexable):

        text = indexes.CharField(document=True,use_template=True)

def get_model(self):

        # print("这里是search_index中的函数",Good.name)

        return Good

def index_queryset(self,using=None):

        # print("这里是search_index中的回调函数",self.get_model().objects.all())

        return self.get_model().objects.all()

以下有的内容我也不是足够明白,为复制粘贴的内容,感兴趣的话可以再找找其他文档借鉴


➢ 如果想针对某个应用(如 good应用)做全文检索,则必须在应用的目录下面建立。search_indexes.py 文件,文件名不能修改。否则报错:No fields were found in any search_indexes。

➢ ArticleIndex:索引类,继承 SearchIndex 和 Indexable

➢ 类名必须为需要检索的 Model_name+Index,这里需要检索 Article 类,所以创建ArticleIndex。

➢ 索引类的作用:类似于一本书的目录,可以为读者提供更快速的导航与查找。类似的我们需要为指定的数据添加一个索引(目录),以实现在大数据中的搜索。

➢ document=True,这代表 django haystack 和搜索引擎将使用此字段的内容作为索引进行检索(primary field)。每个索引类中必须有且只能有一个字段 document=True,一般约定此字段名为 text,这是 SearchIndex 类里一贯的命名,以防止后台混乱,莫改。use_template=True,这样就允许我们使用数据模板去建立搜索引擎索引的文件。


(2)在子模块下的templates文件夹中,创建“templates/search/indexes/app(子模块)名称/”下创建“模型类名称_text.txt”的文件

{{ object.title }}

{{ object.content }}

(3)在templates文件夹下创建一个“/search/search.html”文件,在其中定义检索成功后的界面展示。













{{form.as_table}}
{{ query }} {% if query %}

搜索结果如下:

{{ page|length }} {% for result in page.object_list %} {{ result.object.name }}
{% empty %}

啥也没找到

{% endfor %} {% if page.has_previous or page.has_next %}
{% if page.has_previous %} {% endif %} « 上一页 {% if page.has_previous %} {% endif %} {% if page.has_next %} {% endif %} 下一页 » {% if page.has_next %} {% endif %}
{% endif %} {% endif %}

注释:变量 query:搜索的字符串。 变量 page:haystack 对搜索结果做了分页,传给模板的变量 page 有 object_list 属性,它是一个 list,里面包含了一页所要展示的 model 对象集合 对其循环显示。


3、在根模块下的urls.py文件中配置(即和setting同一目录下的urls)

url(r'^search/',include("haystack.urls")), 

4、可以直接进行创建索引操作,但此时当搜索中文时,还无法识别,需要引入jieba。

5、在“F:\Python\3.6.5_version\Lib\site-packages\haystack\backends\ “下创建一个ChineseAnalyzer.py文件。

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()

6、(和第五步在同一文件夹下)修改backends文件夹下的whoosh_backend.py为whoosh_cn_backend.py,第一行代码添加,第二行代码是修改后的内容,查找关键词“analyzer”,可以找到。

from .ChineseAnalyzer import ChineseAnalyzer

analyzer=ChineseAnalyzer()

同时在setting文件中添加指定搜索引擎,

HAYSTACK_CONNECTIONS = {

  'default': {

      'ENGINE': 'haystack.backends.whoosh_cn_backend.WhooshEngine',# 将来需要修改

      'PATH': os.path.join(BASE_DIR, 'whoosh_index'),

    }

}

7、接下来就可以进行索引创建了。

python manage.py rebuild_index

如何知道配置成功与否和哪里出错了?

这里可以看到对6个对象进行了索引,而且用到了jieba.cache说明索引成功也用到了jieba,反之则没成功。

image.png

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