python django使用haystack:全文检索的框架(实例讲解)

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我是靠谱客的博主想人陪秋天，最近开发中收集的这篇文章主要介绍python django使用haystack:全文检索的框架(实例讲解)，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

haystack：全文检索的框架

whoosh：纯Python编写的全文搜索引擎

jieba：一款免费的中文分词包

首先安装这三个包

pip install django-haystack
pip install whoosh
pip install jieba

1.修改settings.py文件，安装应用haystack，

2.在settings.py文件中配置搜索引擎

HAYSTACK_CONNECTIONS = {
 'default': {
  # 使用whoosh引擎
  'ENGINE': 'haystack.backends.whoosh_cn_backend.WhooshEngine',
  # 索引文件路径
  'PATH': os.path.join(BASE_DIR, 'whoosh_index'),
 }
}
# 当添加、修改、删除数据时，自动生成索引
HAYSTACK_SIGNAL_PROCESSOR = 'haystack.signals.RealtimeSignalProcessor'

3. 在templates目录下创建“search/indexes/blog/”目录采用blog应用名字下面创建一个文件blog_text.txt
#指定索引的属性

4.在需要搜索的应用下面创建search_indexes

from haystack import indexes
from models import Post #指定对于某个类的某些数据建立索引
class GoodsInfoIndex(indexes.SearchIndex, indexes.Indexable): 
 text = indexes.CharField(document=True, use_template=True)
 def get_model(self):  
 return Post #搜索的模型类
 def index_queryset(self, using=None):  
  return self.get_model().objects.all()

1. 修改haystack文件

2. 找到虚拟环境py_django下的haystack目录这个目录根据自己使用的python环境不同，路径也不一样。

3. site-packages/haystack/backends/ 创建一个文件名为ChineseAnalyzer.py文件写入下面代码，用于中文分词

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()

1. 复制whoosh_backend.py文件，改为如下名称

whoosh_cn_backend.py

在复制出来的文件中导入中文分词模块

from .ChineseAnalyzer import ChineseAnalyzer

2. 更改词语分析类改成中文

查找analyzer=StemmingAnalyzer()改为analyzer=ChineseAnalyzer()

7. 最后一步就是建初始化索引数据

python manage.py rebuild_index

8. 创建搜索模板在templates/indexes/ 创建search.html模板

搜索结果进行分页，视图向模板中传递的上下文如下

query：搜索关键字

page：当前页的page对象

paginator：分页paginator对象

9. 在自己的应用视图中导入模块

from haystack.generic_views import SearchView

定义一个类重写get_context_data 方法，这样就可以往模板中传递自定义的上下文。

class GoodsSearchView(SearchView):
　　def get_context_data(self, *args, **kwargs):
　　　　context = super().get_context_data(*args, **kwargs)
　　　　context['iscart']=1
　　　　context['qwjs']=2
　　　　return context

应用的urls文件中添加这条url 将类当一个视图的方法使用 .as_view()

url('^search/$', views.BlogSearchView.as_view())

以上这篇python django使用haystack:全文检索的框架(实例讲解)就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。