Python语言技术文档

微信小程序技术文档

php语言技术文档

jsp语言技术文档

asp语言技术文档

C#/.NET语言技术文档

html5/css技术文档

javascript

点击排行

您现在的位置:首页 > 技术文档 > Python网站web

Python中使用haystack实现django全文检索搜索引擎功能

来源:中文源码网    浏览:161 次    日期:2024-04-25 23:20:24
【下载文档:  Python中使用haystack实现django全文检索搜索引擎功能.txt 】


Python中使用haystack实现django全文检索搜索引擎功能
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
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:
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'
3.添加url
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')),
]
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。
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)
{{ 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。






{% if query %}

搜索结果如下:


{% for result in page.object_list %}
{{ result.object.gName }}

{% empty %}

啥也没找到


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

{% if page.has_previous %}{% endif %}« 上一页{% if page.has_previous %}{% endif %}
|
{% if page.has_next %}{% endif %}下一页 »{% if page.has_next %}{% endif %}

{% endif %}
{% endif %}


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:
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:
# 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
9.生成索引
手动生成一次索引:
python manage.py rebuild_index
10.实现搜索入口
在网页中加入搜索框:




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,
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。
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)
{% highlight with [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中文源码网网站的支持!

相关内容