微信原文： https://mp.weixin.qq.com/s/zpdb0LA9Qo5sxdX6uyLJwQ

搜索

谈搜索，不得不提es，全名 Elasticsearch。

自行实现django框架和全文检索引擎的代码比较麻烦，抱着不重复造轮子的原则。

选用django的第三方包djangohaystack。它支持多种全文检索引擎，本项目选择最流行的全文检索引擎之一elasticsearch。

安装elasticsearch很艰难，推荐使用docker，不要安装windows，会强制下载VirtualBox会与vm冲突的

docker

什么是docker？

简化创建，部署，运行应用程序的一个工具
打包应用程序所需的库和依赖环境
精简的虚拟机
docker vs 虚拟机

安装

https://docs.docker.com/install/

版本 ce和ee
Docker Engine改为Docker CE（社区版）

Docker Data Center改为Docker EE（企业版）

下面是ubuntu下安装（来源官网）

如果是第一次安装，你需要先添加docker的源然后再安装

更新包
$ sudo apt-get update
安装证书
$ sudo apt-get install
apt-transport-https
ca-certificates
curl
gnupg-agent
software-properties-common
添加docker的官方GPGkey
$ curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -
添加docker源
$ sudo add-apt-repository
“deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu
$(lsb_release -cs)
stable”
安装 docker ce

更新包索引
$ sudo apt-get update
安装docker
$ sudo apt-get install docker-ce
检测是否安装成功
$ sudo docker run hello-world
安装成功会出现如下输出：Hello from Docker!

先镜像加速，不然你会怀疑人生的

编辑文件/etc/docker/daemon.json，没有就新建。加入以下项目

下面的源可以改掉

{
“registry-mirrors”: [“https://registry.docker-cn.com”,“http://hub-mirror.c.163.com”]
}

{
“registry-mirrors”: [“https://nelhtz00.mirror.aliyuncs.com”]
}
镜像和容器的概念

就像类和实例的类，镜像就是类，容器就是对象

补充docker命令

去docker 官方下载
Shell docker pull :16.04

运行镜像文件。

docker run -i -t
docker run
docker run -p :
查看镜像文件。

docker image ls
docker images
删除镜像文件。

docker rmi
docker rmi fce289e99eb9 -f
查看正在运行容器。

docker ps
停止运行的容器。

docker stop
docker stop
对于那些不会自动终止的容器，就可以用下面的方式来停止。

docker container kill
吹了那些多docker，连es都没吹

搜索功能环境搭建

docker的镜像：https://hub.docker.com/

注意：因为haystack目前支持的elasticsearch版本为 1.x和2.x

所以这里选择2.4.6

$ docker pull elasticsearch:2.4.6
但是外国人开发的，所以安装中文分词插件elasticsearch-ik，不安装分不了中文词，搜不了中文

下载es-ik后，将其解压到名为ik的文件夹

~$ unzip elasticsearch-analysis-ik-1.10.6.zip -d ./ik
ik所在文件下创建名为Dockerfile的文件，内容如下

FROM elasticsearch:2.4.6
MAINTAINER Fisher “” 你下载docker注册的邮箱 名字@邮箱
ADD ./ik/ /usr/share/elasticsearch/plugins/ik/
将Dockerfile同步在ubuntu

sudo docker build -t 你的名字/els-ik:2.4.6 .
运行成功后，会在你的docker中创建一个新的镜像叫做 你的名字/els-ik

最后运行curl命令检测es是否正常

~$ curl http://127.0.0.1:9200
{
“name” : “Shard”,
“cluster_name” : “elasticsearch”,
“cluster_uuid” : “Pq6BQQhTQN6q6ML6ThPlbw”,
“version” : {
“number” : “2.4.6”,
“build_hash” : “5376dca9f70f3abef96a77f4bb22720ace8240fd”,
“build_timestamp” : “2017-07-18T12:17:44Z”,
“build_snapshot” : false,
“lucene_version” : “5.5.4”
},
“tagline” : “You Know, for Search”
}
djangohaystack

pip install django-haystack
settings.py
添加’haystack’

INSTALLED_APPS = [
# ‘django.contrib.admin’,
‘django.contrib.auth’,
‘django.contrib.contenttypes’,
‘django.contrib.sessions’,
‘django.contrib.messages’,
‘django.contrib.staticfiles’,
‘haystack’,
]
补充settings.py

HAYSTACK_CONNECTIONS = {
‘default’: {
‘ENGINE’: ‘haystack.backends.elasticsearch_backend.ElasticsearchSearchEngine’,
‘URL’: ‘http://127.0.0.1:9200/’, # 此处为elasticsearch运行的服务器ip地址和端口
‘INDEX_NAME’: ‘’, # 指定elasticserach建立的索引库名称
},
}

搜索结果每页显示数量

HAYSTACK_SEARCH_RESULTS_PER_PAGE = 5

实时更新index

HAYSTACK_SIGNAL_PROCESSOR = ‘haystack.signals.RealtimeSignalProcessor’
haystack操作es还需要python的es驱动。

官网 ：https://github.com/elastic/elasticsearch-py

pip install elasticsearch==2.4.1
至此，环境搭建完成。相对应的es，es-ik，haystack，es-python的版本请保持一致。django支持2.x版本，es到了7.x版本

使用

下面代码来源项目，无需看懂，知道怎么搞就可以了

在需要搜索的app，创建search_indexes.py文件

创建haystack数据模型

from haystack import indexes
from .models import News

class NewsIndex(indexes.SearchIndex, indexes.Indexable):
“”"
这个模型的作用类似django的模型，它告诉haystack哪些数据会被
放进查询回的模型对象中，以及通过哪些字段进行索引和查询
“”"
# 这字段必须这么写，用来告诉haystack和搜索引擎要索引哪些字段
text = indexes.CharField(document=True, use_template=True)
id = indexes.CharField(model_attr=‘id’)
title = indexes.CharField(model_attr=‘title’)
digest = indexes.CharField(model_attr=‘digest’)
content = indexes.CharField(model_attr=‘content’)
image_url = indexes.CharField(model_attr=‘image_url’)

def get_model(self): """ 返回建立索引的模型 :return: """ return News

def index_queryset(self, using=None): """ 返回要建立索引的数据查询集 :param using: :return: """ return self.get_model().objects.filter(is_delete=False)

  

 

  
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创建索引数据模板

在templates中创建文件search/indexes/yourappname/modelname_text.txt，所以本项目需要创建search/indexes/news/news_text.txt，文件内容如下：
{{ object.title }}
{{ object.digest }}
{{ object.content }}
{{ object.author.username }}
创建索引

按上面的步骤配置好后，就可以运行haystack的命令创建索引了

~$ python manage.py rebuild_index
视图编写

from haystack.generic_views import SearchView

class NewsSearchView(SearchView):
“”"
新闻搜索视图
“”"
# 设置搜索模板文件
template_name = ‘news/search.html’

# 重写get请求，如果请求参数q为空，返回模型News的热门新闻数据
# 否则根据参数q搜索相关数据
def get(self, request, *args, **kwargs): query = request.GET.get('q') if not query: # 显示热门新闻 hot_news = HotNews.objects.select_related('news__tag').only('news__title', 'news__image_url', 'news_id', 'news__tag__name').filter( is_delete=False).order_by('priority', '-news__clicks') paginator = Paginator(hot_news, settings.HAYSTACK_SEARCH_RESULTS_PER_PAGE) try: page = paginator.get_page(int(request.GET.get('page'))) except Exception as e: page = paginator.get_page(1) return render(request, 'news/search.html', context={ 'page': page, 'paginator': paginator, 'query': query }) else: # 搜索 return super().get(request, *args, **kwargs)

def get_context_data(self, *args, **kwargs): """ 在context中添加page变量 :param args: :param kwargs: :return: """ context = super().get_context_data(*args, **kwargs) if context['page_obj']: context['page'] = context['page_obj'] return context

  

 

  
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路由

在news/urls.py中添加如下路由

path(‘news/search/’, views.NewsSearchView.as_view(), name=‘news_search’)

学不死，就往死里学。

文章来源: maoli.blog.csdn.net，作者：刘润森！，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。

原文链接：maoli.blog.csdn.net/article/details/102599489