haystack全文检索

haystack全文检索Haystack1 什么是 HaystackHays 是 django 的开源全文搜索框架 全文检索不同于特定字段的模糊查询 使用全文检索的效率更高 该框架支持 Solr Elasticsearc Whoosh Xapian 搜索引擎它是一个可插拔的后端 很像 Django 的数据库层 所以几乎你所有写的代码都可以在不同搜索引擎之间便捷切换全文检索不同于特定字段的模糊查询 使用全文检

Haystack

1.什么是Haystack

Haystack是django的开源全文搜索框架(全文检索不同于特定字段的模糊查询,使用全文检索的效率更高 ),该框架支持Solr,Elasticsearch,Whoosh, Xapian搜索引擎它是一个可插拔的后端(很像Django的数据库层),所以几乎你所有写的代码都可以在不同搜索引擎之间便捷切换

  • 全文检索不同于特定字段的模糊查询,使用全文检索的效率更高,并且能够对于中文进行分词处理
  • haystack:django的一个包,可以方便地对model里面的内容进行索引、搜索,设计为支持whoosh,solr,Xapian,Elasticsearc四种全文检索引擎后端,属于一种全文检索的框架
  • whoosh:纯Python编写的全文搜索引擎,虽然性能比不上sphinx、xapian、Elasticsearc等,但是无二进制包,程序不会莫名其妙的崩溃,对于小型的站点,whoosh已经足够使用
  • jieba:一款免费的中文分词包,如果觉得不好用可以使用一些收费产品

2.安装

pip install django-haystack pip install whoosh pip install jieba 

3.配置

添加Haystack到INSTALLED_APPS

跟大多数Django的应用一样,你应该在你的设置文件(通常是settings.py)添加Haystack到INSTALLED_APPS. 示例:

INSTALLED_APPS = [ 'django.contrib.admin', 'django.contrib.auth', 'django.contrib.contenttypes', 'django.contrib.sessions', 'django.contrib.sites', # 添加 'haystack', # 你的app 'blog', ] 

修改settings.py

在你的settings.py中,你需要添加一个设置来指示站点配置文件正在使用的后端,以及其它的后端设置。 HAYSTACK——CONNECTIONS是必需的设置,并且应该至少是以下的一种:

Solr示例
HAYSTACK_CONNECTIONS = { 
    'default': { 
    'ENGINE': 'haystack.backends.solr_backend.SolrEngine', 'URL': 'http://127.0.0.1:8983/solr' # ...or for multicore... # 'URL': 'http://127.0.0.1:8983/solr/mysite', }, } 
Elasticsearch示例
HAYSTACK_CONNECTIONS = { 
    'default': { 
    'ENGINE': 'haystack.backends.elasticsearch_backend.ElasticsearchSearchEngine', 'URL': 'http://127.0.0.1:9200/', 'INDEX_NAME': 'haystack', }, } 
Whoosh示例
#需要设置PATH到你的Whoosh索引的文件系统位置 import os HAYSTACK_CONNECTIONS = { 
    'default': { 
    'ENGINE': 'haystack.backends.whoosh_backend.WhooshEngine', 'PATH': os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'whoosh_index'), }, } # 自动更新索引 HAYSTACK_SIGNAL_PROCESSOR = 'haystack.signals.RealtimeSignalProcessor' 
Xapian示例
#首先安装Xapian后端(http://github.com/notanumber/xapian-haystack/tree/master) #需要设置PATH到你的Xapian索引的文件系统位置。 import os HAYSTACK_CONNECTIONS = { 
    'default': { 
    'ENGINE': 'xapian_backend.XapianEngine', 'PATH': os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'xapian_index'), }, } 

4.处理数据

创建索引

如果你想针对某个app例如blog做全文检索,则必须在blog的目录下面建立search_indexes.py文件,文件名不能修改

from haystack import indexes from app01.models import Article class ArticleIndex(indexes.SearchIndex, indexes.Indexable): #类名必须为需要检索的Model_name+Index,这里需要检索Article,所以创建ArticleIndex text = indexes.CharField(document=True, use_template=True)#创建一个text字段  #其它字段 desc = indexes.CharField(model_attr='desc') content = indexes.CharField(model_attr='content') def get_model(self):#重载get_model方法,必须要有! return Article def index_queryset(self, using=None): return self.get_model().objects.all() 

为什么要创建索引?索引就像是一本书的目录,可以为读者提供更快速的导航与查找。在这里也是同样的道理,当数据量非常大的时候,若要从这些数据里找出所有的满足搜索条件的几乎是不太可能的,将会给服务器带来极大的负担。所以我们需要为指定的数据添加一个索引(目录),在这里是为Note创建一个索引,索引的实现细节是我们不需要关心的,至于为它的哪些字段创建索引,怎么指定 ,下面开始讲解

每个索引里面必须有且只能有一个字段为 document=True,这代表haystack 和搜索引擎将使用此字段的内容作为索引进行检索(primary field)。其他的字段只是附属的属性,方便调用,并不作为检索数据

注意:如果使用一个字段设置了document=True,则一般约定此字段名为text,这是在ArticleIndex类里面一贯的命名,以防止后台混乱,当然名字你也可以随便改,不过不建议改。 

另外,我们在text字段上提供了use_template=True。这允许我们使用一个数据模板(而不是容易出错的级联)来构建文档搜索引擎索引。你应该在模板目录下建立新的模板search/indexes/blog/article_text.txt,并将下面内容放在里面。

#在目录“templates/search/indexes/应用名称/”下创建“模型类名称_text.txt”文件 { 
   { 
    object.title }} { 
   { 
    object.desc }} { 
   { 
    object.content }} 

这个数据模板的作用是对Note.title, Note.user.get_full_name,Note.body这三个字段建立索引,当检索的时候会对这三个字段做全文检索匹配

5.设置视图

添加SearchView到你的URLconf

在你的URLconf中添加下面一行:

(r'^search/', include('haystack.urls')), 

这会拉取Haystack的默认URLconf,它由单独指向SearchView实例的URLconf组成。你可以通过传递几个关键参数或者完全重新它来改变这个类的行为。

搜索模板

你的搜索模板(默认在search/search.html)将可能非常简单。下面的足够让你的搜索运行(你的template/block应该会不同)

<!DOCTYPE html> <html> <head> <title></title> <style> span.highlighted { 
    color: red; } </style> </head> <body> { 
   % load highlight %} { 
   % if query %} <h3>搜索结果如下:</h3> { 
   % for result in page.object_list %} { 
   # { 
    { result.object.title }}
#}
<a href="/{ { result.object.id }}/">{ % highlight result.object.title with query max_length 2%}</a><br/> <p>{ { result.object.content|safe }}</p> <p>{ % highlight result.object.content with query %}</p> { % 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 }}">{ % endif %}&laquo; 上一页 { % if page.has_previous %}</a>{ % endif %} | { % if page.has_next %}<a href="?q={ { query }}&page={ { page.next_page_number }}">{ % endif %}下一页 &raquo; { % if page.has_next %}</a>{ % endif %} </div> { % endif %} { % endif %} </body> </html>

需要注意的是page.object_list实际上是SearchResult对象的列表。这些对象返回索引的所有数据。它们可以通过{
{result.object}}
来访问。所以{
{ result.object.title}}
实际使用的是数据库中Article对象来访问title字段的。

重建索引

现在你已经配置好了所有的事情,是时候把数据库中的数据放入索引了。Haystack附带的一个命令行管理工具使它变得很容易。

简单的运行./manage.py rebuild_index。你会得到有多少模型进行了处理并放进索引的统计。

6.使用jieba分词

#建立ChineseAnalyzer.py文件 #保存在haystack的安装文件夹下,路径如“D:\python3\Lib\site-packages\haystack\backends” 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() 
#复制whoosh_backend.py文件,改名为whoosh_cn_backend.py #注意:复制出来的文件名,末尾会有一个空格,记得要删除这个空格 from .ChineseAnalyzer import ChineseAnalyzer 查找 analyzer=StemmingAnalyzer() 改为 analyzer=ChineseAnalyzer() 

7.在模版中创建搜索栏

<form method='get' action="/search/" target="_blank"> <input type="text" name="q"> <input type="submit" value="查询">  
     form> 

8.其它配置

增加更多变量

 from haystack.views import SearchView from .models import * class MySeachView(SearchView): def extra_context(self): #重载extra_context来添加额外的context内容  context = super(MySeachView,self).extra_context() side_list = Topic.objects.filter(kind='major').order_by('add_date')[:8] context['side_list'] = side_list return context #路由修改 url(r'^search/', search_views.MySeachView(), name='haystack_search'), 

高亮显示

{ 
   % highlight result.summary with query %} # 这里可以限制最终{ 
   { result.summary }}被高亮处理后的长度  { 
   % highlight result.summary with query max_length 40 %} #html中 <style> span.highlighted { 
    color: red; } </style> 
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