全文检索

1.基本介绍
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1.1 安装

pip install drf-haystack # django的开源 搜索框架（python语音写的，搜索框架可以使用其他
语音的搜索引擎）
pip install whoosh # 搜索引擎（python语音写的）
pip install jieba # 中文分词Jieba，由于Whoosh自带的是英文分词，对中文的分词支持
不是太好

1.2 什么是haystack？

haystack是django的开源搜索框架，该框架支持 Solr,Elasticsearch,Whoosh, Xapian 搜索引
擎，不用更改代码，直接切换引擎，减少代码量。
搜索引擎使用Whoosh，这是一个由纯Python实现的全文搜索引擎，没有二进制文件等，比较小
巧，配置比较简单，当然性能自然略低。
中文分词Jieba，由于Whoosh自带的是英文分词，对中文的分词支持不是太好，故用jieba替换
whoosh的分词组件。

2.配置使用

2.1 syl/settings.py 全文检索配置
pip install drf-haystack # django的开源 搜索框架（python语音写的，搜索框架可以使用其他
语音的搜索引擎）
pip install whoosh # 搜索引擎（python语音写的）
pip install jieba # 中文分词Jieba，由于Whoosh自带的是英文分词，对中文的分词支持
不是太好

'''1.注册app '''
INSTALLED_APPS = [
'haystack', # haystack要放在应用的上面
]
'''2.模板路径 '''
TEMPLATES = [
{
'DIRS': [os.path.join(BASE_DIR,'templates')],
},
]
'''3.全文检索配置'''
HAYSTACK_SEARCH_RESULTS_PER_PAGE = 15 # 搜索出多条数据时需要分页
HAYSTACK_CONNECTIONS = {
'default': {
# 'ENGINE': 'haystack.backends.whoosh_backend.WhooshEngine',
'ENGINE': 'course.whoosh_cn_backend.MyWhooshEngine',
'PATH': os.path.join(BASE_DIR, 'whoosh_index'), # 指定倒排索引
存放位置
},
}
# # ES引擎
# HAYSTACK_CONNECTIONS = {
# 'default': {
2.2 在子应用下创建索引文件
apps/course/search_indexes.py
2.3 指定索引模板文件
templates/search/indexes/course/course_text.txt
2.4 修改为jieba分词中的中文分析器
apps/course/whoosh_cn_backend.py
# 'ENGINE':
'haystack.backends.elasticsearch_backend.ElasticsearchSearchEngine',
# 'URL': 'http://10.211.55.15:9200/', # Elasticsearch服务器ip地址，端口号固
定为9200
# 'INDEX_NAME': 'syl', # Elasticsearch建立的反向索引库的名称
# },
# }
# 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'

2.2 在子应用下创建索引文件

apps/course/search_indexes.py

# apps/course/search_indexes.py
# 文件名必须是 search_indexes.py
from haystack import indexes
from .models import Course
# 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(其
实可以随便写)
class CourseIndex(indexes.SearchIndex, indexes.Indexable):
"""
Course索引类
"""
# text为索引字段
# document = True，这代表haystack和搜索引擎将使用此字段的内容作为索引进行检索
# use_template=True 指定根据表中的那些字段建立索引文件的说明放在一个文件中
text = indexes.CharField(document=True, use_template=True)
# 对那张表进行查询
def get_model(self): # 重载get_model方法，必须要有
"""返回建立索引的模型类"""
return Course # 返回这个model
# 建立索引的数据
def index_queryset(self, using=None):
"""返回要建立索引的数据查询集"""
# 这个方法返回什么内容，最终就会对那些方法建立索引，这里是对所有字段建立索引
return self.get_model().objects.all()

2.3 指定索引模板文件
templates/search/indexes/course/course_text.txt
2.4 修改为jieba分词中的中文分析器
apps/course/whoosh_cn_backend.py

# 'ENGINE':
'haystack.backends.elasticsearch_backend.ElasticsearchSearchEngine',
# 'URL': 'http://10.211.55.15:9200/', # Elasticsearch服务器ip地址，端口号固
定为9200
# 'INDEX_NAME': 'syl', # Elasticsearch建立的反向索引库的名称
# },
# }
# 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'
# apps/course/search_indexes.py
# 文件名必须是 search_indexes.py
from haystack import indexes
from .models import Course
# 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(其
实可以随便写)
class CourseIndex(indexes.SearchIndex, indexes.Indexable):
"""
Course索引类
"""
# text为索引字段
# document = True，这代表haystack和搜索引擎将使用此字段的内容作为索引进行检索
# use_template=True 指定根据表中的那些字段建立索引文件的说明放在一个文件中
text = indexes.CharField(document=True, use_template=True)
# 对那张表进行查询
def get_model(self): # 重载get_model方法，必须要有
"""返回建立索引的模型类"""
return Course # 返回这个model
# 建立索引的数据
def index_queryset(self, using=None):
"""返回要建立索引的数据查询集"""
# 这个方法返回什么内容，最终就会对那些方法建立索引，这里是对所有字段建立索引
return self.get_model().objects.all()
# 创建文件路径命名必须这个规范：templates/search/indexes/应用名称/模型类名称

_text.txt
{{object.id}}
{{object.title}}
{{object.desc}}
# 更换 text 字段的 分析方式, 变为jieba分词中的中文分析器
from haystack.backends.whoosh_backend import WhooshEngine, WhooshSearchBackend
from whoosh.fields import TEXT
from jieba.analyse import ChineseAnalyzer
class MyWhooshSearchBackend(WhooshSearchBackend):
def build_schema(self, fields):
(content_field_name, schema) = super().build_schema(fields)
# 指定whoosh使用jieba进行分词
schema._fields['text'] = TEXT(stored=True,
analyzer=ChineseAnalyzer(),
field_boost=fields.get('text').boost,
sortable=True)
return (content_field_name, schema)
class MyWhooshEngine(WhooshEngine):
backend = MyWhooshSearchBackend

2.5 课程全文检索接口视图函数
course/views.py

更换 text 字段的 分析方式, 变为jieba分词中的中文分析器

from haystack.backends.whoosh_backend import WhooshEngine, WhooshSearchBackend
from whoosh.fields import TEXT
from jieba.analyse import ChineseAnalyzer
class MyWhooshSearchBackend(WhooshSearchBackend):
def build_schema(self, fields):
(content_field_name, schema) = super().build_schema(fields)

指定whoosh使用jieba进行分词

schema._fields[‘text’] = TEXT(stored=True,
analyzer=ChineseAnalyzer(),
field_boost=fields.get(‘text’).boost,
sortable=True)
return (content_field_name, schema)
class MyWhooshEngine(WhooshEngine):
backend = MyWhooshSearchBackend
from syl import settings
from django.core.paginator import InvalidPage, Paginator
from haystack.forms import ModelSearchForm
from django.http import JsonResponse

如果settings.py中配置就是用settings中配置的，否则就每页15条

RESULTS_PER_PAGE = getattr(settings, ‘HAYSTACK_SEARCH_RESULTS_PER_PAGE’, 15)
def course_index_search(request):
#1.获取前端传过来的关键字（查询数据）
query = request.GET.get(‘q’, None)
page = int(request.GET.get(‘page’, 1)) # 第几页
page_size = int(request.GET.get(‘page_size’, RESULTS_PER_PAGE)) #每页多少条
#2.获取查询条件，进行查询
if query:
form = ModelSearchForm(request.GET, load_all=True) # 将查询条件传递给查询对
象
if form.is_valid():
results = form.search() # 查询出来的最终数据
else:
results = []
else:
return JsonResponse({“code”: 404, “msg”: ‘No file found！’, “data”: []})
#3.对结果集进行分页
paginator = Paginator(results, page_size)
try:
page = paginator.page(page) # 从分好的页中拿第几页
except InvalidPage: # 如果分页出错
return JsonResponse({“code”: 404, “msg”: ‘No file found！’, “data”: []})
2.6 syl/urls.py 添加路由
2.7 命令构建倒排索引