Haystack Python全文检索框架

Haystack

1.什么是Haystack

　　Haystack是django的开源全文搜索框架(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 )，该框架支持Solr,Elasticsearch,Whoosh, **Xapian搜索引擎它是一个可插拔的后端（很像Django的数据库层），所以几乎你所有写的代码都可以在不同搜索引擎之间便捷切换

• 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

• haystack：django的一个包，可以方便地对model里面的内容进行索引、搜索，设计为支持whoosh,solr,Xapian,Elasticsearc四种全文检索引擎后端，属于一种全文检索的框架

• whoosh：纯Python编写的全文搜索引擎，虽然性能比不上sphinx、xapian、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，whoosh已经足够使用

• jieba：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

• 搜索引擎就好比一个数据库，搜索引擎将mgsql中的数据复制一份到搜索引擎。查询的时候直接通过搜索引擎来快速查询数据的结果。

2.安装

pip install django-haystack
pip install whoosh
pip install jieba

3.配置

1 添加Haystack到INSTALLED_APPS

　　跟大多数Django的应用一样，你应该在你的设置文件(通常是settings.py)添加Haystack到INSTALLED_APPS. 示例：

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 修改settings.py

　　在你的settings.py中，你需要添加一个设置来指示站点配置文件正在使用的后端，以及其它的后端设置。 HAYSTACK——CONNECTIONS是必需的设置，并且应该至少是以下的一种：

Solr示例

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示例

HAYSTACK_CONNECTIONS = {
    'default': {
        'ENGINE': 'haystack.backends.elasticsearch_backend.ElasticsearchSearchEngine',
        'URL': 'http://127.0.0.1:9200/',
        'INDEX_NAME': 'haystack',
    },
}

Whoosh示例

#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示例

#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'),
    },
}

4.处理数据

创建索引

如果你想针对某个app例如blog做全文检索，则必须在blog的目录下面建立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()

　　为什么要创建索引？索引就像是一本书的目录，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的满足搜索条件的几乎是不太可能的，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（目录），在这里是为Note创建一个索引，索引的实现细节是我们不需要关心的，至于为它的哪些字段创建索引，怎么指定 ,下面开始讲解每个索引里面必须有且只能有一个字段为 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(primary field)。其他的字段只是附属的属性，方便调用，并不作为检索数据

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ArticleIndex类里面一贯的命名，以防止后台混乱，当然名字你也可以随便改，不过不建议改。另外，我们在text字段上提供了use_template=True。这允许我们使用一个数据模板（而不是容易出错的级联）来构建文档搜索引擎索引。你应该在模板目录下建立新的模板search/indexes/blog/article_text.txt，并将下面内容放在里面。 

#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是对Note.title, Note.user.get_full_name,Note.body这三个字段建立索引，当检索的时候会对这三个字段做全文检索匹配

5.设置视图

添加SearchView到你的URLconf

在你的URLconf中添加下面一行：

前后端不分离url
url(r'^search/', include('haystack.urls')),

前后端分离url
path('search/', MySearchView(), name='haystack_search'),

这会拉取Haystack的默认URLconf，它由单独指向SearchView实例的URLconf组成。你可以通过传递几个关键参数或者完全重新它来改变这个类的行为。

 

前后端分离后台重写create_response方法，

from haystack.views import SearchView

class MySearchView(SearchView):

    def create_response(self):
        context = super().get_context()
        keyword = self.request.GET.get('q', None)  # 关键字为q
        if not keyword:
            return JsonResponse({'message': '没有相关信息'})
        else:
            data_list = [{'id': i.object.id, 'name': i.object.name,
                          'model_img': 'http://api.modelbox.cn:8000/media/' + str(i.object.model_img),
                          'download_num': i.object.download_num, 'collect_num': i.object.download_num} for i in
                         context['page'].object_list]
         return JsonResponse(data_list, safe=False, json_dumps_params={'ensure_ascii': False})

搜索模板

你的搜索模板(默认在search/search.html)将可能非常简单。下面的足够让你的搜索运行(你的template/block应该会不同)

<!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 }}&amp;page={{ page.previous_page_number }}">{% endif %}&laquo; 上一页
            {% if page.has_previous %}</a>{% endif %}
            |
            {% if page.has_next %}<a href="?q={{ query }}&amp;page={{ page.next_page_number }}">{% endif %}下一页 &raquo;
            {% if page.has_next %}</a>{% endif %}
        </div>
    {% endif %}
{% endif %}
</body>
</html>

需要注意的是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。它们可以通过{{result.object}}来访问。所以{{ result.object.title}}实际使用的是数据库中Article对象来访问title字段的。

重建索引

现在你已经配置好了所有的事情，是时候把数据库中的数据放入索引了。Haystack附带的一个命令行管理工具使它变得很容易。

简单的运行python ./manage.py rebuild_index。你会得到有多少模型进行了处理并放进索引的统计。

6.使用jieba分词

#建立ChineseAnalyzer.py文件
#保存在haystack的安装文件夹下，路径如“D:python3Libsite-packageshaystackackends”

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()

#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()

7.在模版中创建搜索栏

<form method='get' action="/search/" target="_blank">
    <input type="text" name="q">
    <input type="submit" value="查询">
</form>

8.其它配置

增加更多变量

from haystack.views import SearchView  
from .models import *  
      
class MySeachView(SearchView):  
     def extra_context(self):       #重载extra_context来添加额外的context内容  
         context = super(MySeachView,self).extra_context()  
         side_list = Topic.objects.filter(kind='major').order_by('add_date')[:8]  
         context['side_list'] = side_list  
         return context  
      
#路由修改
url(r'^search/', search_views.MySeachView(), name='haystack_search'),  

高亮显示

{% highlight result.summary with query %}  
# 这里可以限制最终{{ result.summary }}被高亮处理后的长度  
{% highlight result.summary with query max_length 40 %}  

#html中
    <style>
        span.highlighted {
            color: red;
        }
    </style>

Elasticsearch

简介：

Elasticsearch 是一个分布式可扩展的实时搜索和分析引擎,一个建立在全文搜索引擎 Apache Lucene(TM) 基础上的搜索引擎.当然 Elasticsearch 并不仅仅是 Lucene 那么简单，它不仅包括了全文搜索功能，还可以进行以下工作:

• 分布式实时文件存储，并将每一个字段都编入索引，使其可以被搜索。
• 可实现亿级数据实时查询
• 实时分析的分布式搜索引擎。
• 可以扩展到上百台服务器，处理PB级别的结构化或非结构化数据。

安装：

 下载地址

注意：Elasticsearch是用Java开发的，最新版本的Elasticsearch需要安装jdk1.8以上的环境

安装包下载完，解压，进入到bin目录，启动 elasticsearch.bat 即可

python操作ElasticSearch

 

from elasticsearch import Elasticsearch

obj = Elasticsearch()
# 创建索引（Index）
result = obj.indices.create(index='user', body={"userid":'1','username':'lqz'},ignore=400)
# print(result)
# 删除索引
# result = obj.indices.delete(index='user', ignore=[400, 404])
# 插入数据
# data = {'userid': '1', 'username': 'lqz','password':'123'}
# result = obj.create(index='news', doc_type='politics', id=1, body=data)
# print(result)
# 更新数据
'''
不用doc包裹会报错
ActionRequestValidationException[Validation Failed: 1: script or doc is missing
'''
# data ={'doc':{'userid': '1', 'username': 'lqz','password':'123ee','test':'test'}}
# result = obj.update(index='news', doc_type='politics', body=data, id=1)
# print(result)


# 删除数据
# result = obj.delete(index='news', doc_type='politics', id=1)

# 查询
# 查找所有文档
query = {'query': {'match_all': {}}}
#  查找名字叫做jack的所有文档
# query = {'query': {'term': {'username': 'lqz'}}}

# 查找年龄大于11的所有文档
# query = {'query': {'range': {'age': {'gt': 11}}}}

allDoc = obj.search(index='news', doc_type='politics', body=query)
print(allDoc['hits']['hits'][0]['_source'])