Python中使用haystack实现django全文检索搜索引擎功能-侯体宗的博客

Python中使用haystack实现django全文检索搜索引擎功能
Python / 管理员发布于 7年前 214

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="https:{{ 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="https:/article/?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="https:/article/?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站的支持！

上一条：
python利用MethodType绑定方法到类示例代码
下一条：
python读取excel表格生成erlang数据

0条评论 (评论内容有缓存机制,请悉知!)