Django 全文检索6.3
【摘要】
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...
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 }}&page={{ page.previous_page_number }}">{% endif %}« 上一页{% if page.has_previous %}</a>{% endif %}
-
|
-
{% if page.has_next %}<a href="?q={{ query }}&page={{ page.next_page_number }}">{% endif %}下一页 »{% 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>
文章来源: lansonli.blog.csdn.net，作者：Lansonli，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。
原文链接：lansonli.blog.csdn.net/article/details/102651686
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