• django全文检索和富文本编辑器


    富文本编辑器

    安装模块 pip install django-tinymce==2.6.0,安装完成后,可以使用在Admin管理中,也可以自定义表单使用。

    在admin页面使用

    settings.py

    INSTALLED_APPS = (
        ...
        'tinymce',
    )
    
    TINYMCE_DEFAULT_CONFIG = {
        'theme': 'advanced',
        'width': 600,
        'height': 400,
    }
    

    urls.py

    urlpatterns = [
        ...
        url(r'^tinymce/', include('tinymce.urls')),
    ]
    

    models.py

    from django.db import models
    from tinymce.models import HTMLField
    
    class Book(models.Model):
        # 最终保存到数据库的是带有html标签的字符串
        content=HTMLField()
    

    admin.py

    from django.contrib import admin
    from booktest.models import *
    class BookAdmin(admin.ModelAdmin):
        list_display = ['id']
    
    admin.site.register(Book,BookAdmin)
    

    自定义使用

    1. 在site-packages/tinymce/static/tiny_mce目录拷贝tiny_mce_src.js文件、langs文件夹以及themes文件夹拷贝到项目目录下的static/js/目录下
    2. 在相应模版引入tiny_mce_src.js文件
    <html>
    <head>
        <title>自定义使用tinymce</title>
        <script type="text/javascript" src='/static/js/tiny_mce.js'></script>
        <script type="text/javascript">
            tinyMCE.init({
                'mode':'textareas',
                'theme':'advanced',
                'width':400,
                'height':100
            });
        </script>
    </head>
    <body>
    <form method="post" action="#">
        <textarea name='content'>孙悟空三打白骨精</textarea>
    </form>
    </body>
    </html>
    

    django 全文搜索

    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:全文检索的框架,支持whoosh、solr、Xapian、Elasticsearc四种全文检索引擎,点击查看官方网站。

    • 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,点击查看whoosh文档。

    • jieba:一款免费的中文分词包,用于whoosh的分词效果不好的补充

    • 安装依赖包:

    pip3 install django-haystack
    pip3 install whoosh
    pip3 install jieba
    
    • 在site-packages/haystack/backends/目录创建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()
    
    • 复制whoosh_backend.py文件,改为如下名称whoosh_cn_backend.py
    • 打开复制出来的新文件,引入中文分析类,内部采用jieba分词。from .ChineseAnalyzer import ChineseAnalyzer
    • 更改词语分析类
    查找
    analyzer=StemmingAnalyzer()
    改为
    analyzer=ChineseAnalyzer()
    
    • settings.py
    INSTALLED_APPS = (
        ...
        'haystack',
    )
    
    ...
    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'
    

    urls.py添加一条记录:url(r'^search/', include('haystack.urls'))

    • 在对应的app目录下创建search_indexes.py文件,这里的app是app01
    from haystack import indexes
    from booktest.models import GoodsInfo
    #指定对于某个类的某些数据建立索引
    class BookIndex(indexes.SearchIndex, indexes.Indexable):
        text = indexes.CharField(document=True, use_template=True)
    
        def get_model(self):
            return Book
    
        def index_queryset(self, using=None):
            # 对所有对象做分词
            return self.get_model().objects.all()
    
    • 在templates目录下创建"search/indexes/app01/"目录
    • 在上面的目录中创建"book_text.txt"文件,名字是模型名小写_text.txt,
    # 指定索引的属性
    {{object.content}}
    
    • 生成索引文件:python manage.py rebuild_index
    • 使用
    <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>
    

    请求方式必须是get,name必须是q。

    • templates/search/目录下创建search.html,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&nbsp;<b>{{query}}</b>&nbsp;结果如下:</h1>
    <ul>
    {%for item in page%}
        <li>{{item.object.id}}--{{item.object.|safe}}</li>
    {%empty%}
        <li>啥也没找到</li>
    {%endfor%}
    </ul>
    <hr>
    {%for pindex in page.paginator.page_range%}
        {%if pindex == page.number%}
            {{pindex}}
        {%else%}
            <a href="?q={{query}}&amp;page={{pindex}}">{{pindex}}</a>
        {%endif%}
    {%endfor%}
    </body>
    </html>
    
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    14.4.5 System Tablespace 系统表空间
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    14.2 InnoDB and the ACID Model
    14.1.3 检查InnoDB 可用性:
    算法分类(写这个是为了让自己以后学算法的时候有针对性条理性)
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/longyunfeigu/p/9619911.html
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