php haystack,haystack(示例代码)

1、haystack简介

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

pip3 install django-haystack

pip3 install whoosh

pip3 install jieba #pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple jieba

3、配置

1)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‘app‘,

]

2)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

importos

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。

importos

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

models.py

from django.db importmodels#Create your models here.

classArticle(models.Model):

title= models.CharField(max_length=32)

desc= models.CharField(max_length=128)

contend= models.TextField()

如果你想针对某个app例如app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 importindexesfrom app01.models importArticleclassArticleIndex(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！

returnArticledef 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 }}

此数据模板的作用是对Article表中的三个字段建立索引，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

1)先设置路由：

from django.conf.urls importurl, includefrom django.contrib importadminfrom app01 importviews

urlpatterns=[

url(r‘^admin/‘, admin.site.urls),

url(r‘^search/‘, include(‘haystack.urls‘)), #路由

]

2)设置搜索模板：

templates/search/search.html

}

{% if query %}

搜索结果如下：

{% for result in page.object_list %}

{
{ result.object.content|safe }}

{#

{% highlight result.object.content with query %}

#}{% empty %}

啥也没找到

{% endfor %}

{% if page.has_previous or page.has_next %}

{% endif %}

{% endif %}

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。

3)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(放入whoosh)了。Haystack附带的一个命令行管理工具使它变得很容易。

先在article表中插入两条数据，再执行数据库迁移：

然后运行 rebuild_index

6、使用jieba分词

1)建立ChineseAnalyzer.py文件

把新建的ChineseAnalyzer.py文件保存在haystack的安装文件夹下，路径如“D:python3Libsite-packageshaystackackends”

importjiebafrom whoosh.analysis importTokenizer, TokenclassChineseTokenizer(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 inseglist:

t.original= t.text =w

t.boost= 1.0

ifpositions:

t.pos= start_pos +value.find(w)ifchars:

t.startchar= start_char +value.find(w)

t.endchar= start_char + value.find(w) +len(w)yieldtdefChineseAnalyzer():return ChineseTokenizer()

2)复制同目录下的whoosh_backend.py文件，改名为whoosh_cn_backend.py

注意：文件名不要写错

whoosh_backend.py和whoosh_cn_backend.py两个文件更改内容如下：

#导模块

from .ChineseAnalyzer importChineseAnalyzer#查找

analyzer=StemmingAnalyzer()#改为

analyzer=ChineseAnalyzer()

7、在模板中创建搜索栏

在templates下创建index.html

启动项目，然后在浏览器中输入：http://127.0.0.1:8000/index

8、其他配置

增加更多变量

from haystack.views importSearchViewfrom .models import *

classMySeachView(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_listreturncontext#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

}