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-haystackpip install whooshpip 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modelfrom 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GoodsInfoIndexclass 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 }}&page={{ page.prevIoUs_page_number }}" rel="external nofollow" >{% endif %}« 上一页{% if page.has_prevIoUs %}</a>{% endif %} | {% if page.has_next %}<a href="?q={{ query }}&page={{ page.next_page_number }}" rel="external nofollow" >{% endif %}下一页 »{% 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 jIEbafrom whoosh.analysis import Tokenizer,Tokenclass 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 tdef 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编程小技巧网站的支持！
总结以上是内存溢出为你收集整理的Python中使用haystack实现django全文检索搜索引擎功能全部内容，希望文章能够帮你解决Python中使用haystack实现django全文检索搜索引擎功能所遇到的程序开发问题。
如果觉得内存溢出网站内容还不错，欢迎将内存溢出网站推荐给程序员好友。
欢迎分享，转载请注明来源：内存溢出
微信扫一扫
支付宝扫一扫
评论列表（0条）