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Python中使用haystack实现django全文检索搜索引擎功能

时间：2020-08-26 11:51 编辑：来源：阅读：
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摘要：Python中使用haystack实现django全文检索搜索引擎功能

[b]前言[/b] 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。 [b]配置搜索[/b] [b]1.安装相关包[/b]

pip install django-haystack
pip install whoosh
pip install jieba

[b]2.配置django的settings[/b] 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'

[b]3.添加url[/b] 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')),
]

[b]4.在应用目录下，添加一个索引[/b] 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 [b]5.指定索引模板文件[/b] 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 }}

[b]6.指定搜索结果页面[/b] 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>

[b]7.使用jieba中文分词器[/b] 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 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()

[b]8.切换whoosh后端为中文分词[/b] 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 [b]9.生成索引[/b] 手动生成一次索引：

python manage.py rebuild_index

[b]10.实现搜索入口[/b] 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>

[b]丰富的自定义[/b] 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：[url=http://django-haystack.readthedocs.io/en/master/]http://django-haystack.readthedocs.io/en/master/[/url] [b]自定义搜索view[/b] 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。 [b]高亮[/b] 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[code] haystack/templatetags/lighlight.py [/code]和 [code]haystack/utils/lighlighting.py[/code]文件中，可复制进行修改，实现自定义高亮功能。 [b]总结[/b] 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素材网网站的支持！

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