python django使用haystack:全文检索的框架(实例讲解)

haystack:全文检索的框架

whoosh:纯Python编写的全文搜索引擎

jieba:一款免费的中文分词包

首先安装这三个包

pip install django-haystack

pip install whoosh

pip install jieba

1.修改settings.py文件,安装应用haystack,

2.在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'

3. 在templates目录下创建“search/indexes/blog/”目录 采用blog应用名字下面创建一个文件blog_text.txt

#指定索引的属性

{{ object.title }}

{{ object.text}}

{{ object.keywords }}

4.在需要搜索的应用下面创建search_indexes

from haystack import indexes

from models import Post #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 Post #搜索的模型类

def index_queryset(self, using=None):

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

5.

1. 修改haystack文件

2. 找到虚拟环境py_django下的haystack目录 这个目录根据自己使用的python环境不同,路径也不一样。

3. site-packages/haystack/backends/ 创建一个文件名为ChineseAnalyzer.py文件写入下面代码,用于中文分词

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.

1. 复制whoosh_backend.py文件,改为如下名称

whoosh_cn_backend.py

在复制出来的文件中导入中文分词模块

from .ChineseAnalyzer import ChineseAnalyzer

2. 更改词语分析类 改成中文

查找analyzer=StemmingAnalyzer()改为analyzer=ChineseAnalyzer()

7. 最后一步就是建初始化索引数据

python manage.py rebuild_index

8. 创建搜索模板 在templates/indexes/ 创建search.html模板

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

9. 在自己的应用视图中导入模块

from haystack.generic_views import SearchView

定义一个类重写get_context_data 方法,这样就可以往模板中传递自定义的上下文。

class GoodsSearchView(SearchView):

  def get_context_data(self, *args, **kwargs):

    context = super().get_context_data(*args, **kwargs)

    context['iscart']=1

    context['qwjs']=2

    return context

应用的urls文件中添加这条url 将类当一个视图的方法使用 .as_view()

url('^search/$', views.BlogSearchView.as_view())

以上这篇python django使用haystack:全文检索的框架(实例讲解)就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。

以上是 python django使用haystack:全文检索的框架(实例讲解) 的全部内容, 来源链接: utcz.com/z/329315.html

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