Django Haystack 简介
django-haystack 是一个专门提供搜索功能的 django 第三方应用，它支持 Solr、Elasticsearch、Whoosh、Xapian 等多种搜索引擎，配合中文自然语言处理库 jieba 分词，就可以为博客提供博客文章搜索系统。
安装必要依赖
- Whoosh。Whoosh 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，配置简单方便。
- jieba 中文分词。由于 Whoosh 自带的是英文分词，对中文的分词支持不是太好，所以使用 jieba 替换Whoosh 的分词组件。
pip install whoosh django-haystack jieba
配置 Haystack
安装好 django haystack 后需要在项目的 settings.py 做一些简单的配置。
首先是把 django haystack 加入到 INSTALLED_APPS 选项里：
blogproject/settings.py INSTALLED_APPS = [ 'django.contrib.admin', # 其它 app... 'haystack', 'blog', 'comments', ]
然后加入如下配置项：
HAYSTACK_CONNECTIONS = { 'default': { 'ENGINE': 'blog.whoosh_cn_backend.WhooshEngine', 'PATH': os.path.join(BASE_DIR, 'whoosh_index'), }, } HAYSTACK_SEARCH_RESULTS_PER_PAGE = 10 HAYSTACK_SIGNAL_PROCESSOR = 'haystack.signals.RealtimeSignalProcessor'
HAYSTACK_CONNECTIONS 的 ENGINE 指定了 django haystack 使用的搜索引擎，这里我们使用了 blog.whoosh_cn_backend.WhooshEngine，虽然目前这个引擎还不存在，但我们接下来会创建它。PATH 指定了索引文件需要存放的位置，我们设置为项目根目录 BASE_DIR 下的 whoosh_index 文件夹（在建立索引是会自动创建）。
HAYSTACK_SEARCH_RESULTS_PER_PAGE 指定如何对搜索结果分页，这里设置为每 10 项结果为一页。
HAYSTACK_SIGNAL_PROCESSOR 指定什么时候更新索引，这里我们使用haystack.signals.RealtimeSignalProcessor，作用是每当有文章更新时就更新索引。由于博客文章更新不会太频繁，因此实时更新没有问题。
处理数据
接下来就要告诉 django haystack 使用那些数据建立索引以及如何存放索引。如果要对 blog 应用下的数据进行全文检索，做法是在 blog 应用下建立一个 search_indexes.py 文件，写上如下代码：
blog/search_indexes.py from haystack import indexes from .models import Post class PostIndex(indexes.SearchIndex, indexes.Indexable): text = indexes.CharField(document=True, use_template=True) def get_model(self): return Post def index_queryset(self, using=None): return self.get_model().objects.all()
这是 django haystack 的规定。要相对某个 app 下的数据进行全文检索，就要在该 app 下创建一个 search_indexes.py 文件，然后创建一个 XXIndex 类（XX 为含有被检索数据的模型，如这里的 Post），并且继承 SearchIndex 和 Indexable。
每个索引里面必须有且只能有一个字段为 document=True，这代表 django 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)。注意，如果使用一个字段设置了document=True，则一般约定此字段名为text，这是在 SearchIndex 类里面一贯的命名，以防止后台混乱
并且，haystack 提供了use_template=True 在 text 字段中，这样就允许我们使用数据模板去建立搜索引擎索引的文件，说得通俗点就是索引里面需要存放一些什么东西，例如 Post 的 title 字段，这样我们可以通过 title 内容来检索 Post 数据了。举个例子，假如你搜索 Python ，那么就可以检索出 title 中含有 Python 的Post了，怎么样是不是很简单？数据模板的路径为 templates/search/indexes/youapp/<model_name>_text.txt（例如 templates/search/indexes/blog/post_text.txt），其内容为：
templates/search/indexes/blog/post_text.txt
{{ object.title }}
{{ object.body }}
这个数据模板的作用是对 Post.title、Post.body 这两个字段建立索引，当检索的时候会对这两个字段做全文检索匹配，然后将匹配的结果排序后作为搜索结果返回。
配置 URL
接下来就是配置 URL，搜索的视图函数和 URL 模式 django haystack 都已经帮我们写好了，只需要项目的 urls.py 中包含它：
blogproject/urls.py urlpatterns = [ # 其它... url(r'^search/', include('haystack.urls')), ]
另外在此之前我们也为自己写的搜索视图配置了 URL，把那个 URL 删掉，以免冲突：
blog/urls.py # url(r'^search/$', views.search, name='search'),
修改搜索表单
修改一下搜索表单，让它提交数据到 django haystack 搜索视图对应的 URL：
<form role="search" method="get" id="searchform" action="{% url 'haystack_search' %}"> <input type="search" name="q" placeholder="搜索" required> <button type="submit"><span class="ion-ios-search-strong"></span></button> </form>
主要是把表单的 action 属性改为 {% url 'haystack_search' %}
创建搜索结果页面
haystack_search 视图函数会将搜索结果传递给模板 search/search.html，因此创建这个模板文件，对搜索结果进行渲染：
templates/search/search.html {% extends 'base.html' %} {% load highlight %} {% block main %} {% if query %} {% for result in page.object_list %} <article class="post post-{{ result.object.pk }}"> <header class="entry-header"> <h1 class="entry-title"> <a href="{{ result.object.get_absolute_url }}">{% highlight result.object.title with query %}</a> </h1> <div class="entry-meta"> <span class="post-category"> <a href="{% url 'blog:category' result.object.category.pk %}"> {{ result.object.category.name }}</a></span> <span class="post-date"><a href="#"> <time class="entry-date" datetime="{{ result.object.created_time }}"> {{ result.object.created_time }}</time></a></span> <span class="post-author"><a href="#">{{ result.object.author }}</a></span> <span class="comments-link"> <a href="{{ result.object.get_absolute_url }}#comment-area"> {{ result.object.comment_set.count }} 评论</a></span> <span class="views-count"><a href="{{ result.object.get_absolute_url }}">{{ result.object.views }} 阅读</a></span> </div> </header> <div class="entry-content clearfix"> <p>{% highlight result.object.body with query %}</p> <div class="read-more cl-effect-14"> <a href="{{ result.object.get_absolute_url }}" class="more-link">继续阅读 <span class="meta-nav">→</span></a> </div> </div> </article> {% empty %} <div class="no-post">没有搜索到你想要的结果！</div> {% endfor %} {% if page.has_previous or page.has_next %} <div> {% if page.has_previous %} <a href="?q={{ query }}&page={{ page.previous_page_number }}">{% endif %}« Previous {% if page.has_previous %}</a>{% endif %} | {% if page.has_next %}<a href="?q={{ query }}&page={{ page.next_page_number }}">{% endif %}Next »{% if page.has_next %}</a>{% endif %} </div> {% endif %} {% else %} 请输入搜索关键词，例如 django {% endif %} {% endblock main %}
这个模板基本和 blog/index.html 一样，只是由于 haystack 对搜索结果做了分页，传给模板的变量是一个 page 对象，所以我们从 page 中取出这一页对应的搜索结果，然后对其循环显示，即 {% for result in page.object_list %}。另外要取得 Post（文章）以显示文章的数据如标题、正文，需要从 result 的 object 属性中获取。query 变量的值即为用户搜索的关键词。
高亮关键词
注意到百度的搜索结果页面，含有用户搜索的关键词的地方都是被标红的，在 django haystack 中实现这个效果也非常简单，只需要使用 {% highlight %} 模板标签即可，其用法如下：
# 使用默认值 {% highlight result.summary with query %} # 这里我们为 {{ result.summary }} 里所有的 {{ query }} 指定了一个<div></div>标签，并且将class设置为highlight_me_please，这样就可以自己通过CSS为{{ query }}添加高亮效果了，怎么样，是不是很科学呢 {% highlight result.summary with query html_tag "div" css_class "highlight_me_please" %} # 可以 max_length 限制最终{{ result.summary }} 被高亮处理后的长度 {% highlight result.summary with query max_length 40 %}
在博客文章搜索页中我们对 title 和 body 做了高亮处理：{% highlight result.object.title with query %}，{% highlight result.object.body with query %}。高亮处理的原理其实就是给文本中的关键字包上一个 span 标签并且为其添加 highlighted 样式（当然你也可以修改这个默认行为，具体参见上边给出的用法）。因此我们还要给 highlighted 类指定样式，在 base.html 中添加即可：
base.html <head> <title>Black & White</title> ... <style> span.highlighted { color: red; } </style> ... </head>
修改搜索引擎为中文分词
我们使用 Whoosh 作为搜索引擎，但在 django haystack 中为 Whoosh 指定的分词器是英文分词器，可能会使得搜索结果不理想，我们把这个分词器替换成 jieba 中文分词器。从你安装的 haystack 中把 haystack/backends/whoosh_backends.py 文件拷贝到 blog/ 下，重命名为 whoosh_cn_backends.py（之前我们在 settings.py 中 的 HAYSTACK_CONNECTIONS 指定的就是这个文件），然后找到如下一行代码 第164行：
schema_fields[field_class.index_fieldname] = TEXT(stored=True, analyzer=StemmingAnalyzer(), field_boost=field_class.boost, sortable=True)
将其中的 analyzer 改为 ChineseAnalyzer，当然为了使用它，你需要在文件顶部引入：from jieba.analyse import ChineseAnalyzer。
from jieba.analyse import ChineseAnalyzer ... #注意先找到这个再修改，而不是直接添加 schema_fields[field_class.index_fieldname] = TEXT(stored=True, analyzer=ChineseAnalyzer(),field_boost=field_class.boost, sortable=True)
建立索引文件
最后一步就是建立索引文件了，运行命令 python manage.py rebuild_index 就可以建立索引文件了。
出现警告选择y
结果
