• 全文检索框架haystack和搜索引擎whoosh的使用


    认识全文检索和搜索引擎以及相应的安装配置

    1、认识全文检索和搜索引擎                                               

    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,如果觉得不好用可以使用一些收费产品。

    在天天生鲜项目中的商品搜索就用到全文检索haystack和搜索引擎whoosh,下面是分析图,本文以天天生鲜为例介绍haystack和whoosh

    2、安装和配置                                                               

    • 1) 安装python包。

    pip install django-haystack
    pip install whoosh
    • 2) settings.py文件中注册应用haystack并做如下配置。

    #   全文检索框架的配置
    HAYSTACK_CONNECTIONS = {
        'default': {
            #使用whoosh引擎
            'ENGINE': 'haystack.backends.whoosh_backend.WhooshEngine',      ##  搜索引擎的路径
            #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、索引文件的生成                                                       

    • 1) 在goods应用目录下新建一个search_indexes.py文件,在其中定义一个商品索引类

    # 定义索引类
    from haystack import indexes
    # 导入你的模型类
    from goods.models import GoodsSKU
    
    
    # 指定对于某个类的某些数据建立索引
    # 索引类名格式:模型类名+Index
    class GoodsSKUIndex(indexes.SearchIndex, indexes.Indexable):
        # 索引字段 use_template=True指定根据表中的哪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)
    
        def get_model(self):
            # 返回你的模型类
            return GoodsSKU
    
        # 建立索引的数据
        def index_queryset(self, using=None):
            return self.get_model().objects.all()
    • 2) templates下面新建目录search/indexes/goods

    • 3) 在此目录下面新建一个文件goodssku_text.txt并编辑内容如下。

    ##  指定根据表中哪些字段建立索引
    {{ object.name }}   ##  根据商品的名称建立索引
    {{ object.desc }}   ##  根据商品的简介建立索引
    {{ object.goods.detail }}   ##  根据商品的详情建立索引
    • 4) 使用命令生成索引文件。

    python manage.py rebuild_index

     

     建立成功后自动生成 whoosh_index 文件

    全文索引的使用

    1、使用全文检索                                                  

    • 1)表单搜索时设置表单内容如下。

    点击标题进行提交时,会通过haystack搜索数据。

     

    • 2)配置dailyfresh下的url

    •  3) 全文检索结果。

    搜索出结果后,haystack会把搜索出的结果传递给templates/search目录下的search.html,传递的上下文包括:

    • query:搜索关键字

    • page:当前页的page对象 –>遍历page对象,获取到的是SearchResult类的实例对象,对象的属性object才是模型类的对象。

    • paginator:分页paginator对象

    通过HAYSTACK_SEARCH_RESULTS_PER_PAGE 每页显示数量

     下面设计templates/search目录下的search.html

    {% extends 'base_detail_list.html' %}
    {% block title %}天天生鲜-商品列表{% endblock title %}
    {% block main_content %}
        <div class="breadcrumb">
            <a href="#">{{query}}</a>
            <span>></span>
            <a href="#"> 搜索结果如下 </a>
        </div>
    
        <div class="main_wrap clearfix">
    
            <div class="r_wrap fr clearfix">
    
                <ul class="goods_type_list clearfix">
                    {% for item in page %}
                    <li>
                        <a href="{% url 'goods:detail' item.object.id %}"><img src="{{ item.object.image.url }}"></a>
                        <h4><a href="{% url 'goods:detail' item.object.id %}">{{ item.object.name }}</a></h4>
                        <div class="operate">
                            <span class="prize">¥{{ item.object.price }}</span>
                            <span class="unit">{{ item.object.price}}/{{ item.object.unite }}</span>
                            <a href="#" class="add_goods" title="加入购物车"></a>
                        </div>
                    </li>
                    {% endfor %}
                </ul>
    
                <div class="pagenation">
                    {% if page.has_previous %}
                    <a href="/search?q={{query}}&page={{page.previous_page_number}}"><上一页</a>
                    {% endif %}
                    {% for pindex in paginator.page_range %}
                        {% if pindex == page.number %}
                            <a href="/search?q={{query}}&page={{pindex}}" class="active">{{ pindex }}</a>
                        {% else %}
                            <a href="/search?q={{query}}&page={{pindex}}">{{ pindex }}</a>
                        {% endif %}
                    {% endfor %}
                    {% if page.has_next %}
                    <a href="/search?q={{query}}&page={{page.next_page_number}}">下一页></a>
                    {% endif %}
                </div>
            </div>
        </div>
    {% endblock main_content %}
    search.html

    在表单中搜索草莓:

    2、改变分词方式                                                          

    • 1) 安装jieba分词模块

    pip install jieba
    • 2)找到Python安装目录下的haystack目录

    C:UsersAdministratorAppDataLocalProgramsPythonPython37Libsite-packageshaystackackends>
    • 3)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()
    • 4)复制whoosh_backend.py文件,改为如下名称

    whoosh_cn_backend.py
    • 5)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
    • 6)更改词语分析类

    查找
    analyzer=StemmingAnalyzer()    ##  第164行
    改为
    analyzer=ChineseAnalyzer()
    • 7)修改settings.py文件中的配置项

     

    • 8)重新创建索引数据

    python manage.py rebuild_index
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/maoxinjueluo/p/12869969.html
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