Django 全文检索6.3（django开发一个管理系统）

Django 全文检索6.3（django开发一个管理系统）

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-haystackpip install whooshpip install jieba

2.修改settings.py文件

添加应用

INSTALLED_APPS = ( ... 'haystack',)

添加搜索引擎

HAYSTACK_CONNECTIONS = { 'default': { 'ENGINE': 'haystack.backends.whoosh_cn_backend.WhooshEngine', 'PATH': os.path.join(BASE_DIR, 'whoosh_index'), }}#自动生成索引HAYSTACK_SIGNAL_PROCESSOR = 'haystack.signals.RealtimeSignalProcessor'

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

# coding=utf-8from haystack import indexesfrom models import GoodsInfoclass GoodsInfoIndex(indexes.SearchIndex, indexes.Indexable): text = indexes.CharField(document=True, use_template=True) def get_model(self): return GoodsInfo def index_queryset(self, using=None): 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

#goodsinfo_text.txt，这里列出了要对哪些列的内容进行检索{{ object.gName }}{{ object.gSubName }}{{ object.gDes }}

6.在目录“templates/search/”下建立search.html

{% 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 %} {% endif %}{% endif %}

7.建立ChineseAnalyzer.py文件

保存在haystack的安装文件夹下，路径如“/home/python/.virtualenvs/django_py2/lib/python2.7/site-packages/haystack/backends”

import jiebafrom whoosh.analysis import Tokenizer, Tokenclass 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 tdef ChineseAnalyzer(): return ChineseTokenizer()

8.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()

9.生成索引

初始化索引数据

python manage.py rebuild_index

10.在模板中创建搜索栏

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