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程序员文章站 2022-07-01 15:29:34
...

1.修改settings.py文件,安装应用haystack

INSTALLED_APPS = (
    ...
    'haystack',
)

2.在settings.py文件中配置搜索引擎

#coding=utf-8
...
HAYSTACK_CONNECTIONS = {
    'default': {
        #使用whoosh引擎
        'ENGINE': 'haystack.backends.whoosh_cn_backend.WhooshEngine',
        #索引文件路径
        'PATH': os.path.join(BASE_DIR, 'whoosh_index'),
    }
}

当添加、修改、删除数据时,自动生成索引

HAYSTACK_SIGNAL_PROCESSOR = 'haystack.signals.RealtimeSignalProcessor'

3.在test6/urls.py中添加搜索的配置

url(r'^search/', include('haystack.urls')),

4.在app应用下创建search_indexes.py文件

#coding=utf-8
from haystack import indexes
from models import GoodsInfo
#指定对于某个类的某些数据建立索引
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templates目录下创建“search/indexes/app/”目录

在上面的目录中创建 goodsinfo_text.txt
#指定索引的属性
{{object.gcontent}}

6.找到虚拟环境py_django下的haystack目录

/home/python/.virtualenvs/py_django/lib/python2.7/site-packages/haystack/backends/

7.在上面的目录中创建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()

8.复制whoosh_backend.py文件,改为如下名称

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

whoosh_cn_backend.py

9.打开复制出来的新文件,引入中文分析类,内部采用结巴分词

from .ChineseAnalyzer import ChineseAnalyzer

10.更改词语分析类

查找
analyzer=StemmingAnalyzer()
改为
analyzer=ChineseAnalyzer()

11.初始化索引数据

python manage.py rebuild_index

按提示输入y后回车,生成索引

索引生成后目录结构如下图

12.按照配置,在admin管理中添加数据后,会自动为数据创建索引,可以直接进行搜索,可以先创建一些测试数据

13.在app/views.py中定义视图query

def query(request):
    return render(request,'booktest/query.html')

14.在booktest/urls.py中配置

    url(r'^query/', views.query),

15.在templates/booktest/目录中创建模板query.html

16.参数q表示搜索内容,传递到模板中的数据为query

<html>
<head>
    <title>全文检索</title>
</head>
<body>
<form method='get' action="/search/" target="_blank">
    <input type="text" name="q">
    <br>
    <input type="submit" value="查询">
</form>
</body>
</html>

17.自定义搜索结果模板:在templates/search/目录下创建search.html

18.搜索结果进行分页,视图向模板中传递的上下文如下

  • query:搜索关键字
  • page:当前页的page对象
  • paginator:分页paginator对象
    视图接收的参数如下:
    参数q表示搜索内容,传递到模板中的数据为query
    参数page表示当前页码
    <html>
    <head>
    <title>全文检索--结果页</title>
    </head>
    <body>
    <h1>搜索 <b>{{query}}</b> 结果如下:</h1>
    <ul>
    {%for item in page%}
    <li>{{item.object.id}}--{{item.object.gcontent|safe}}</li>
    {%empty%}
    <li>啥也没找到</li>
    {%endfor%}
    </ul>


    {%for pindex in page.paginator.page_range%}
    {%if pindex == page.number%}
    {{pindex}}  
    {%else%}
    <a href="?q={{query}}&page={{pindex}}">{{pindex}}</a>  
    {%endif%}
    {%endfor%}
    </body>
    </html>
###17.运行服务器,在浏览器中输入如下地址
http://127.0.0.1:8000/query/
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