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
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pip install django - haystack pip install whoosh pip install jieba |
2.配置django的settings
修改settings.py文件,添加haystack应用:
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INSTALLED_APPS = ( ... 'haystack' , #将haystack放在最后 ) |
在settings中追加haystack的相关配置:
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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:
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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。
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from haystack import indexes # 修改此处,为你自己的model from 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GoodsInfoIndex class 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)
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{{ 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。
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<!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:
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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.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:
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# 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
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analyzer = ChineseAnalyzer() |
总共大概有两三处吧
9.生成索引
手动生成一次索引:
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python manage.py rebuild_index |
10.实现搜索入口
在网页中加入搜索框:
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<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,
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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。
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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)
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{ % 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服务器之家网站的支持!
原文链接:http://www.cnblogs.com/aaanthony/archive/2017/08/26/7435244.html