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
- 干草堆：Django的的一个包，可以方便地对模型里面的内容进行索引，搜索，设计为支持嗖，Solr的，Xapian的，Elasticsearc四种全文检索引擎后端，属于一种全文检索的框架
- 嗖：纯的Python编写的全文搜索引擎，虽然性能比不上狮身人面像，Xapian的，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，嗖已经足够使用
- 解霸：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
INSTALLED_APPS = (
...
'haystack',
)
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-8
from haystack import indexes
from models import GoodsInfo
class 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“模板/搜索/索引/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“模板/搜索/”下建立search.html
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title></title>
</head>
<body>
{% if query %}
<h3>搜索结果如下：</h3>
{% for result in page.object_list %}
<a href="/{{ result.object.id }}/">{{ result.object.gName }}</a><br/>
{% 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 %}« 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 »{% if page.has_next %}</a>{% endif %}
</div>
{% endif %}
{% endif %}
</body>
</html>
7.建立ChineseAnalyzer.py文件
- 保存在干草堆的安装文件夹下，路径如“/home/python/.virtualenvs/django_py2/lib/python2.7/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()
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
python manage.py rebuild_index
10.在模板中创建搜索栏
<form method='get' action="/search/" target="_blank">
<input type="text" name="q">
<input type="submit" value="查询">
</form>