全文检索

全文检索不同于特定字段的模糊查询，使用全文检索的效率更高，并且能够对于中文进行分词处理。

  • haystack：全文检索的框架，支持whoosh、solr、Xapian、Elasticsearc四种全文检索引擎，点击查看官方网站。
  • whoosh：纯Python编写的全文搜索引擎，虽然性能比不上sphinx、xapian、Elasticsearc等，但是无二进制包，程序不会莫名其妙的崩溃，对于小型的站点，whoosh已经足够使用，点击查看whoosh文档。
  • jieba：一款免费的中文分词包，如果觉得不好用可以使用一些收费产品。

1）在虚拟环境中依次安装需要的包。

pip install django-haystack

pip install whoosh

pip install jieba

2）修改test6/settings.py文件，安装应用haystack。

INSTALLED_APPS = (

    ...

    'haystack',

)

3）在test6/settings.py文件中配置搜索引擎。

...

HAYSTACK_CONNECTIONS = {

    'default': {

        #使用whoosh引擎

        'ENGINE': 'haystack.backends.whoosh_cn_backend.WhooshEngine',

        #索引文件路径

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

    }

}

#当添加、修改、删除数据时，自动生成索引

HAYSTACK_SIGNAL_PROCESSOR = 'haystack.signals.RealtimeSignalProcessor'

4）在test6/urls.py中添加搜索的配置。

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

创建引擎及索引

1）在booktest目录下创建search_indexes.py文件。

from haystack import indexes

from booktest.models import GoodsInfo

#指定对于某个类的某些数据建立索引

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

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

    def get_model(self):

        return GoodsInfo

    def index_queryset(self, using=None):

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

2）在templates目录下创建"search/indexes/booktest/"目录。

3）在上面的目录中创建"goodsinfo_text.txt"文件。

#指定索引的属性

{{object.gcontent}}

4）找到虚拟环境py_django下的haystack目录。

/home/python/.virtualenvs/py_django/lib/python3.5/site-packages/haystack/backends/

5）在上面的目录中创建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）复制whoosh_backend.py文件，改为如下名称：

注意：复制出来的文件名，末尾会有一个空格，记得要删除这个空格。

whoosh_cn_backend.py

7）打开复制出来的新文件，引入中文分析类，内部采用jieba分词。

from .ChineseAnalyzer import ChineseAnalyzer

8）更改词语分析类。

查找

analyzer=StemmingAnalyzer()

改为

analyzer=ChineseAnalyzer()

9）初始化索引数据。

python manage.py rebuild_index

10）按提示输入y后回车，生成索引.

使用

按照配置，在admin管理中添加数据后，会自动为数据创建索引，可以直接进行搜索，可以先创建一些测试数据。

1）在booktest/views.py中定义视图query。

def query(request):

    return render(request,'booktest/query.html')

2）在booktest/urls.py中配置。

    url(r'^query/', views.query),

3）在templates/booktest/目录中创建模板query.html。

参数q表示搜索内容，传递到模板中的数据为query。

<html>

<head>

    <title>全文检索</title>

</head>

<body>

<form method='get' action="/search/" target="_blank">

    <input type="text" name="q">

    <br>

    <input type="submit" value="查询">

</form>

</body>

</html>

4）自定义搜索结果模板：在templates/search/目录下创建search.html。

搜索结果进行分页，视图向模板中传递的上下文如下：

  • query：搜索关键字
  • page：当前页的page对象
  • paginator：分页paginator对象

视图接收的参数如下：

  • 参数q表示搜索内容，传递到模板中的数据为query
  • 参数page表示当前页码
<html>

<head>

    <title>全文检索--结果页</title>

</head>

<body>

<h1>搜索&nbsp;<b>{{query}}</b>&nbsp;结果如下：</h1>

<ul>

{%for item in page%}

    <li>{{item.object.id}}--{{item.object.gcontent|safe}}</li>

{%empty%}

    <li>啥也没找到</li>

{%endfor%}

</ul>

<hr>

{%for pindex in page.paginator.page_range%}

    {%if pindex == page.number%}

        {{pindex}}&nbsp;&nbsp;

    {%else%}

        <a href="?q={{query}}&amp;page={{pindex}}">{{pindex}}</a>&nbsp;&nbsp;

    {%endif%}

{%endfor%}

</body>

</html>

5）运行服务器，在浏览器中输入如下地址：

http://127.0.0.1:8000/query/
 

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