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：django的一个包，可以方便地对model里面的内容进行索引、搜索，设计为支持whoosh,solr,Xapian,Elasticsearc四种全文检索引擎后端，属于一种全文检索的框架
  • 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
  • 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

操作

1.在虚拟环境中依次安装包

pip install django-haystack

pip install whoosh

pip install jieba

2.修改settings.py文件

  • 添加应用
INSTALLED_APPS = (

    ...

    'haystack',

)
  • 添加搜索引擎
HAYSTACK_CONNECTIONS = {

    'default': {

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

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

    }

}

#自动生成索引

HAYSTACK_SIGNAL_PROCESSOR = 'haystack.signals.RealtimeSignalProcessor'

3.在项目的urls.py中添加url

urlpatterns = [

    ...

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

]

4.在应用目录下建立search_indexes.py文件

# coding=utf-8

from haystack import indexes

from models import GoodsInfo

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()

5.在目录“templates/search/indexes/应用名称/”下创建“模型类名称_text.txt”文件

#goodsinfo_text.txt，这里列出了要对哪些列的内容进行检索

{{ object.gName }}

{{ object.gSubName }}

{{ object.gDes }}

6.在目录“templates/search/”下建立search.html

<!DOCTYPE html>

<html>

<head>

    <title></title>

</head>

<body>

{% if query %}

    <h3>搜索结果如下：</h3>

    {% for result in page.object_list %}

        <a href="/{{ result.object.id }}/">{{ result.object.gName }}</a><br/>

    {% empty %}

        <p>啥也没找到</p>

    {% endfor %}

    {% if page.has_previous or page.has_next %}

        <div>

            {% if page.has_previous %}<a href="?q={{ query }}&amp;page={{ page.previous_page_number }}">{% endif %}&laquo; 上一页{% if page.has_previous %}</a>{% endif %}

        |

            {% if page.has_next %}<a href="?q={{ query }}&amp;page={{ page.next_page_number }}">{% endif %}下一页 &raquo;{% if page.has_next %}</a>{% endif %}

        </div>

    {% endif %}

{% endif %}

</body>

</html>

7.建立ChineseAnalyzer.py文件

  • 保存在haystack的安装文件夹下，路径如“/home/python/.virtualenvs/django_py2/lib/python2.7/site-packages/haystack/backends”
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() 

8.复制whoosh_backend.py文件，改名为whoosh_cn_backend.py

  • 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
from .ChineseAnalyzer import ChineseAnalyzer

查找

analyzer=StemmingAnalyzer()

改为

analyzer=ChineseAnalyzer()

9.生成索引

  • 初始化索引数据
python manage.py rebuild_index

10.在模板中创建搜索栏

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

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

    <input type="submit" value="查询">

</form>
 

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