• 搜索引擎工作原理


    1.搜索引擎工作原理

    1.倒排索引

    • 搜索引擎中存储的是倒排索引,就是分好的词,和词语文章的关联
    • 事先把文章使用分词打散,以词为依据,标记清楚对应的文章的编号
    • 查询时
    • 把查询的语句也进行分词,然后根据分词,找到那些文章中包含了这些词

    2.django创建全文索引的过程

    • 1.django中提供的是结构化数据(mysql中)
    • 2.haystack把结构化转非结构化
    • 3.搜索引擎把非结构化转分词

    3.基本介绍

    前后端不分离:https://www.cnblogs.com/xiaonq/p/12363589.html

    3.1安装

    pip install drf-haystack # django的开源 搜索框架(python语音写的,搜索框架可以使用其他 语音的搜索引擎)
    pip install whoosh # 搜索引擎(python语音写的)
    pip install jieba # 中文分词Jieba,由于Whoosh自带的是英文分词,对中文的分词支持 不是太好
    

    3.2 什么是haystack?

    • haystack是django的开源搜索框架,该框架支持 Solr,Elasticsearch,Whoosh, Xapian 搜索引
      *擎,不用更改代码,直接切换引擎,减少代码量。
    • 搜索引擎使用Whoosh,这是一个由纯Python实现的全文搜索引擎,没有二进制文件等,比较小
    • 巧,配置比较简单,当然性能自然略低。
    • 中文分词Jieba,由于Whoosh自带的是英文分词,对中文的分词支持不是太好,故用jieba替换
    • whoosh的分词组件。

    4.配置使用

    4.1 syl/settings.py 全文检索配置

    '''1.注册app '''
    INSTALLED_APPS = [
    'haystack', # haystack要放在应用的上面
    ]
    '''2.模板路径 '''
    TEMPLATES = [
    {
    'DIRS': [os.path.join(BASE_DIR,'templates')],
    },
    ]
    '''3.全文检索配置'''
    HAYSTACK_SEARCH_RESULTS_PER_PAGE = 15 # 搜索出多条数据时需要分页
    HAYSTACK_CONNECTIONS = {
    'default': {
    # 'ENGINE': 'haystack.backends.whoosh_backend.WhooshEngine',
    'ENGINE': 'course.whoosh_cn_backend.MyWhooshEngine',
    'PATH': os.path.join(BASE_DIR, 'whoosh_index'), # 指定倒排索引
    存放位置
    },
    # # ES引擎
    #HAYSTACK_CONNECTIONS = {
        # 'default': {
            # 'ENGINE':'haystack.backends.elasticsearch_backend.ElasticsearchSearchEngine',
            #'URL': '127.0.0.1:9200', # Elasticsearch服务器ip地址,端口号固 定为9200
            # 'INDEX_NAME': 'syl', # Elasticsearch建立的反向索引库的名称 # },
    # }
    

    3.2 在子应用下创建索引文件

    • apps/course/search_indexes.py
    # apps/course/search_indexes.py
    # 文件名必须是 search_indexes.py
    
    from haystack import indexes
    from .models import Course
    
    # 修改此处,类名为模型类的名称+Index,
    # 比如模型类为GoodsInfo,则这里类名为GoodsInfoIndex(其 实可以随便写)
    
    class CourseIndex(indexes.SearchIndex,indexes.Indexable):
        '''
        Cour索引lei
        '''
        # text为索引字段
        # 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
        # use_template=True 指定根据表中的那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)
    
        #那张表进行查询
        def get_model(self):   # 重载get_model方法,必须要有
            """返回建立索引的模型类"""
            return Course   # 返回这个model
    
        # 建立索引的数据
        def index_queryset(self, using=None):
            """返回要建立索引的数据查询集"""
            # 这个方法返回什么内容,最终就会对那些方法建立索引,这里是对所有字段建立索引
            return self.get_model().objects.all()
    

    3.3 指定索引模板文件

    templates/search/indexes/course/course_text.txt
    # 创建文件路径命名必须这个规范:templates/search/indexes/应用名称/模型类名称_text.txt
    {{object.id}}
    {{object.title}}
    {{object.desc}}
    

    3..4 修改为jieba分词中的中文分析器

    apps/course/whoosh_cn_backend.py

    #更换 text 字段的 分析方式, 变为jieba分词中的中文分析器
    from haystack.backends.whoosh_backend import WhooshEngine,WhooshSearchBackend
    from whoosh.fields import TEXT
    from jieba.analyse import ChineseAnalyzer
    
    
    class MyWhooshSearchBackend(WhooshSearchBackend):
        def build_schema(self, fields):
            (content_field_name,schema)=super().build_schema(fields)
            #指定whoosh使用jieba进行分词
            schema._fields['text']=TEXT(stored=True,
                                        analyzer=ChineseAnalyzer(),
                                        field_boost=fields.get('text').boost,
                                        sortable=True)
            return (content_field_name,schema)
    
    
    class MyWhooshEngine(WhooshEngine):
        backend = MyWhooshSearchBackend
    

    4.5 课程全文检索接口视图函数

    • course/views.py
    from syl import settings
    from django.core.paginator import InvalidPage,Paginator
    from haystack.forms import ModelSearchForm
    from django.http import JsonResponse
    # Create your views here.
    
    # 如果settings.py中配置就是用settings中配置的,否则就每页15条
    RESULTS_PER_PAGE=getattr(settings,'HAYSTACK_SEARCH_RESULTS_PER_PAGE',15)
    
    def coure_index_search(request):
    
        # 1.获取前端传过来的关键字(查询数据)
        query=request.GET.get('q',None)
        page=int(request.GET.get('page',1))# 第几页
        page_size=int(request.GET.get('page_size',RESULTS_PER_PAGE))  #每页多少条
    
        # 2.获取查询条件,进行查询
        if query:
            form=ModelSearchForm(request.GET,load_all=True)  # 将查询条件传递给查询对象
    
            if form.is_valid():
                results=form.search()  # 查询出来的最终数据
            else:
                results=[]
        else:
            return JsonResponse({'code':404,'msg':'No file found!','data':[]})
        #3.对结果集进行分页
        paginator=Paginator(results,page_size)
        try:
            page=paginator.page(page)# 从分好的页中拿第几页
        except InvalidPage:
            return JsonResponse({'code':404,'msg':'No file found!','data':[]})
        # 4.把查询的分页结果集对象转换成json格式
        jsondata=[]
        for result in page.object_list: # 分页后的课程查询结果
            data={
                'id':result.object.id,
                'title':result.object.title,
                'desc':result.object.desc,
                'img':request.scheme+'//'+request.META['HTTP_HOST']+result.object.img.url,
                # 'follower': result.object.follower,
                'learner':result.object.learner,
                'status':result.object.status,
                'course_type':result.object.course_type.id
            }
            jsondata.append(data)
        result={
            'code':200,
            'msg':'Search successfully',
            'data':{'count':page.paginator.count,'results':jsondata}
        }
        return HttpResponse(json.dumps(result,ensure_ascii=False))
    

    5.6 syl/urls.py 添加路由

    from django.conf.urls.static import static
    from course.views import *
    
    urlpatterns = [
        path('search/',coure_index_search)
    ]
    

    5.7 命令构建倒排索引

    python manage.py rebuild_index

    6测试课程全文检索

    测试接口

    http://192.168.56.100:8888/search/?q=入门&page=1&page_size=1

    测试结果

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/wangxiaosai/p/13961141.html
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