Haystack的介绍和使用
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Haystack的介绍和使用相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
一,什么是Haystack
搜索是一个日益重要的话题。用户越来越依赖于搜索从噪声信息中分离和快速找到有用信息。此外,搜索搜索可以洞察那些东西是受欢迎的,改善网站上难以查找的东西。
为此,Haystack试图整合自定义搜索,使其尽可能简单的灵活和强大到足以处理更高级的用例。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。
二,安装相关的包
pip install django-haystack pip install whoosh pip install jieba
三,配置
1:将Haystack添加到settings.py中的INSTALLED_APPS中:
INSTALLED_APPS = [ ‘django.contrib.admin‘, ‘django.contrib.auth‘, ‘django.contrib.contenttypes‘, ‘django.contrib.sessions‘, ‘django.contrib.sites‘, # 添加 ‘haystack‘, # 你的app ‘blog‘, ]
2:在你的settings.py中添加一个设置来指示站点配置文件正在使用的后端,以及其他的后端设置。
Solr:
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:
HAYSTACK_CONNECTIONS = ‘default‘: ‘ENGINE‘: ‘haystack.backends.elasticsearch_backend.ElasticsearchSearchEngine‘, ‘URL‘: ‘http://127.0.0.1:9200/‘, ‘INDEX_NAME‘: ‘haystack‘, ,
Whoosh:
#需要设置PATH到你的Whoosh索引的文件系统位置 import os 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:
#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。 import os HAYSTACK_CONNECTIONS = ‘default‘: ‘ENGINE‘: ‘xapian_backend.XapianEngine‘, ‘PATH‘: os.path.join(os.path.dirname(__file__), ‘xapian_index‘), ,
下面我们以whoosh为例进行操作。
四:配置路由
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‘)), ]
五,创建索引
在你的应用目录下面新建一个search_indexes.py文件,文件名不能修改!
from haystack import indexes from app01.models import Article class ArticleIndex(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! return Article def index_queryset(self, using=None): return self.get_model().objects.all()
ps:为什么要创建索引呢,索引就像一本书的目录,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满足搜索条件的几乎是不太可能的事情,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。
索引实现的细节并不是我们需要关心的事情,但是它为哪些字段创建索引,怎么指定,下面来说明:
每个索引里面必须有且只能有一个字段为 document=Ture,这代表着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,并不做检索的依据。
注意:如果一个字段设置了document=True,则一般约定此字段名为text,这是ArticleIndex类里面一贯的写法。
另外,我们在text字段上提供了use_template=Ture。这允许我们使用一个数据模板,来构建文档搜索引擎索引。你应该在模板目录下建立,也就是在
templates文件夹中建立一个新的模板,search/indexes/项目名/模型名_text.txt,并且将以下的内容放入txt文件中:
#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
这个数据模板的作用就是对
六:编辑搜索模板
搜索模板默认在search/search.html中,下面的代码足以让你搜索运行:
<!DOCTYPE html> <html> <head> <title></title> <style> span.highlighted color: red; </style> </head> <body> % load highlight % % if query % <h3>搜索结果如下:</h3> % for result in page.object_list % # <a href="/ result.object.id /"> result.object.title </a><br/># <a href="/ result.object.id /">% highlight result.object.title with query max_length 2%</a><br/> <p> result.object.content|safe </p> <p>% highlight result.content with query %</p> % 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>
注意: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。他们可以通过 result.object 来访问,
七,重建索引
配置完成之后,接下应该把数据库中的数据放入索引。Haystack中自带了一个命令工具:
python manage.py rebuild_index
八,使用jieba分词
新建一个ChineseAnalyzer.py文件:
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()
保存在python安装路径的backends文件夹中(例如:D:\python3\Lib\site-packages\haystack\backends)
然后在该文件夹中找到一个whoosh_backend.py文件,改名为whoosh_cn_backend.py
在内部添加:
from .ChineseAnalyzer import ChineseAnalyzer
然后查找到这行代码:
analyzer=StemmingAnalyzer()
修改为:
analyzer=ChineseAnalyzer()
九,在模板找中创建搜索栏:
<form method=‘get‘ action="/search/" target="_blank"> <input type="text" name="q"> <input type="submit" value="查询"> </form>
以上是关于Haystack的介绍和使用的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
愚公系列2022年01月 Django商城项目 26-搜索引擎功能实现
Django之使用haystack+whoosh实现搜索功能
Django:关于使用 Solr 和 Haystack 的问题
Django-cms haystack 搜索 - 占位符内容