Python中使用haystack实现django全文检索搜索引擎功能

前言

django是python语言的一个web框架,功能强大。配合一些插件可为web网站很方便地添加搜索功能。

搜索引擎使用whoosh,是一个纯python实现的全文搜索引擎,小巧简单。

中文搜索需要进行中文分词,使用jieba。

直接在django项目中使用whoosh需要关注一些基础细节问题,而通过haystack这一搜索框架,可以方便地在django中直接添加搜索功能,无需关注索引建立、搜索解析等细节问题。

haystack支持多种搜索引擎,不仅仅是whoosh,使用solr、elastic search等搜索,也可通过haystack,而且直接切换引擎即可,甚至无需修改搜索代码。

配置搜索

1.安装相关包

pip install django-haystack

pip install whoosh

pip install jieba

2.配置django的settings

修改settings.py文件,添加haystack应用:

INSTALLED_APPS = (

...

'haystack', #将haystack放在最后

)

在settings中追加haystack的相关配置:

HAYSTACK_CONNECTIONS = {

'default': {

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

'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.添加url

在整个项目的urls.py中,配置搜索功能的url路径:

urlpatterns = [

...

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

]

4.在应用目录下,添加一个索引

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

from haystack import indexes

# 修改此处,为你自己的model

from models import GoodsInfo

# 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

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

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

def get_model(self):

# 修改此处,为你自己的model

return GoodsInfo

def index_queryset(self, using=None):

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

说明:

1)修改上文中三处注释即可

2)此文件指定如何通过已有数据来建立索引。get_model处,直接将django中的model放过来,便可以直接完成索引啦,无需关注数据库读取、索引建立等细节。

3)text=indexes.CharField一句,指定了将模型类中的哪些字段建立索引,而use_template=True说明后续我们还要指定一个模板文件,告知具体是哪些字段

5.指定索引模板文件

在项目的“templates/search/indexes/应用名称/”下创建“模型类名称_text.txt”文件。

例如,上面的模型类名称为GoodsInfo,则创建goodsinfo_text.txt(全小写即可),此文件指定将模型中的哪些字段建立索引,写入如下内容:(只修改中文,不要改掉object)

{{ object.字段1 }}

{{ object.字段2 }}

{{ object.字段3 }}

6.指定搜索结果页面

在templates/search/下面,建立一个search.html页面。

<!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 }}/" rel="external nofollow" >{{ 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 }}" rel="external nofollow" >{% 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 }}" rel="external nofollow" >{% endif %}下一页 &raquo;{% if page.has_next %}</a>{% endif %}

</div>

{% endif %}

{% endif %}

</body>

</html>

7.使用jieba中文分词器

在haystack的安装文件夹下,路径如“/home/python/.virtualenvs/django_py2/lib/python2.7/site-packages/haystack/backends”,建立一个名为ChineseAnalyzer.py的文件,写入如下内容:

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.切换whoosh后端为中文分词

将上面backends目录中的whoosh_backend.py文件,复制一份,名为whoosh_cn_backend.py,然后打开此文件,进行替换:

# 顶部引入刚才添加的中文分词

from .ChineseAnalyzer import ChineseAnalyzer

# 在整个py文件中,查找

analyzer=StemmingAnalyzer()

全部改为改为

analyzer=ChineseAnalyzer()

总共大概有两三处吧

9.生成索引

手动生成一次索引:

python manage.py rebuild_index

10.实现搜索入口

在网页中加入搜索框:

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

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

<input type="submit" value="查询">

</form>

丰富的自定义

上面只是快速完成一个基本的搜索引擎,haystack还有更多可自定义,来实现个性化的需求。

参考官方文档:http://django-haystack.readthedocs.io/en/master/

自定义搜索view

上面的配置中,搜索相关的请求被导入到haystack.urls中,如果想自定义搜索的view,实现更多功能,可以修改。

haystack.urls中内容其实很简单,

from django.conf.urls import url

from haystack.views import SearchView

urlpatterns = [

url(r'^$', SearchView(), name='haystack_search'),

]

那么,我们写一个view,继承自SearchView,即可将搜索的url导入到自定义view中处理啦。

class MySearchView(SearchView):

# 重写相关的变量或方法

template = 'search_result.html'

查看SearchView的源码或文档,了解每个方法是做什么的,便可有针对性地进行修改。

比如,上面重写了template变量,修改了搜索结果页面模板的位置。

高亮

在搜索结果页的模板中,可以使用highlight标签(需要先load一下)

{% highlight <text_block> with <query> [css_class "class_name"] [html_tag "span"] [max_length 200] %}

text_block即为全部文字,query为高亮关键字,后面可选参数,可以定义高亮关键字的html标签、css类名,以及整个高亮部分的最长长度。

高亮部分的源码位于 haystack/templatetags/lighlight.py 和 haystack/utils/lighlighting.py文件中,可复制进行修改,实现自定义高亮功能。

总结

以上所述是小编给大家介绍的Python中使用haystack实现django全文检索搜索引擎功能,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对网站的支持!

以上是 Python中使用haystack实现django全文检索搜索引擎功能 的全部内容, 来源链接: utcz.com/z/324715.html

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