全文检索
- 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
操作
1.在虚拟环境中依次安装包
pip install django-haystack
pip install whoosh
pip install jieba
2.修改settings.py文件
- 添加应用
INSTALLED_APPS = (
...
'haystack',
)
- 添加搜索引擎
1 #添加搜索引擎
2 HAYSTACK_CONNECTIONS = {
3 'default': {
4 'ENGINE': 'haystack.backends.whoosh_cn_backend.WhooshEngine',
5 'PATH': os.path.join(BASE_DIR, 'whoosh_index'),
6 }
7 }
8 #自动生成索引
9 HAYSTACK_SIGNAL_PROCESSOR = 'haystack.signals.RealtimeSignalProcessor'
10 #一页有18个
11 HAYSTACK_SEARCH_RESULTS_PER_PAGE=18
3.在项目的urls.py中添加url
urlpatterns = [
...
url(r'^search/', include('haystack.urls')),
]
4.在应用目录下建立search_indexes.py文件
models.py
1 from django.db import models
2 from tinymce.models import HTMLField
3
4 class TextTest(models.Model):
5 hcontent=HTMLField()
search_indexes.py
1 from haystack import indexes
2 from .models import TextTest
3
4
5 class TextTestIndex(indexes.SearchIndex, indexes.Indexable):
6 text = indexes.CharField(document=True, use_template=True)
7
8 def get_model(self):
9 return TextTest #返回模型类
10
11 def index_queryset(self, using=None):
12 return self.get_model().objects.all()
5.在目录“templates/search/indexes/应用名称/”下创建“模型类名称_text.txt”文件
#texttest_text.txt,这里列出了要对哪些列的内容进行检索
{{ object.hcontent }}
6.在目录“templates/search/”下建立search.html
1 <!DOCTYPE html>
2 <html>
3 <head>
4 <title></title>
5 </head>
6 <body>
7 {% if query %}
8 <h3>搜索结果如下:</h3>
9 {% for result in page.object_list %}
10 {{ result.object.id }}<br> <!--注意:这里的id和hcontent取models模型类的属性名称。该模板可以自定义-->
11 {{ result.object.hcontent |safe }}<hr> <!-- |safe不转义字符-->
12 {% empty %}
13 <p>啥也没找到</p>
14 {% endfor %}
15
16 {% if page.has_previous or page.has_next %}
17 <div>
18 {% if page.has_previous %}<a href="?q={{ query }}&page={{ page.previous_page_number }}">{% endif %}« 上一页{% if page.has_previous %}</a>{% endif %}
19 |
20 {% if page.has_next %}<a href="?q={{ query }}&page={{ page.next_page_number }}">{% endif %}下一页 »{% if page.has_next %}</a>{% endif %}
21 </div>
22 {% endif %}
23 {% endif %}
24 </body>
25 </html>
7.建立ChineseAnalyzer.py文件
- 保存在haystack/backends/的安装文件夹下,路径如“E:\python_practice_ku\django_ttsx\Lib\site-packages\haystack\backends”
1 import jieba
2 from whoosh.analysis import Tokenizer, Token
3
4 class ChineseTokenizer(Tokenizer):
5 def __call__(self, value, positions=False, chars=False,
6 keeporiginal=False, removestops=True,
7 start_pos=0, start_char=0, mode='', **kwargs):
8 t = Token(positions, chars, removestops=removestops, mode=mode,
9 **kwargs)
10 seglist = jieba.cut(value, cut_all=True)
11 for w in seglist:
12 t.original = t.text = w
13 t.boost = 1.0
14 if positions:
15 t.pos = start_pos + value.find(w)
16 if chars:
17 t.startchar = start_char + value.find(w)
18 t.endchar = start_char + value.find(w) + len(w)
19 yield t
20
21 def ChineseAnalyzer():
22 return ChineseTokenizer()
8.复制whoosh_backend.py文件,改名为whoosh_cn_backend.py
引用模块
from .ChineseAnalyzer import ChineseAnalyzer
查找
analyzer=StemmingAnalyzer()
改为
analyzer=ChineseAnalyzer()
9.生成索引(PS:不要忘记这一步!!!踩过坑-就是忘了初始化,所以一直出不来结果数据。还有上面的“模型类名称_text.txt”文件有变动的话,这里也要再初始化一遍!)
- 初始化索引数据
python manage.py rebuild_index
10.在模板中创建搜索栏
urls.py
1 from django.conf.urls import url,include
2 from . import views
3
4 urlpatterns = [
5 url(r'^mysearch/$',views.mysearch),
6 ]
views.py
1 #全文检索+中文分词
2 def mysearch(request):
3 return render(request,'booktest/mysearch.html')
mysearch.html
1 <!DOCTYPE html>
2 <html lang="en">
3 <head>
4 <meta charset="UTF-8">
5 <title>mysearch</title>
6 </head>
7 <body>
8 <form action="/search/" target="_blank" method="get"> <!--target="_blank"打开一个新的网页。 action="/search/" 指向search.html文件-->
9 <input type="text" name="q">
10 <input type="submit" value="查询">
11 </form>
12 </body>
13 </html>