搜索

谈搜索，不得不提es，全名 Elasticsearch。

自行实现django框架和全文检索引擎的代码比较麻烦，抱着不重复造轮子的原则。

选用django的第三方包djangohaystack。它支持多种全文检索引擎，本项目选择最流行的全文检索引擎之一elasticsearch。

安装elasticsearch很艰难，推荐使用docker，不要安装windows，会强制下载VirtualBox会与vm冲突的

docker

什么是docker？

• 简化创建，部署，运行应用程序的一个工具
• 打包应用程序所需的库和依赖环境
• 精简的虚拟机

docker vs 虚拟机

安装

https://docs.docker.com/install/

• 版本 ce和ee

Docker Engine改为Docker CE（社区版）

Docker Data Center改为Docker EE（企业版）

下面是ubuntu下安装（来源官网）

如果是第一次安装，你需要先添加docker的源然后再安装

1. 更新包

$ sudo apt-get update

1. 安装证书

$ sudo apt-get install \    apt-transport-https \    ca-certificates \    curl \    gnupg-agent \    software-properties-common

1. 添加docker的官方GPGkey

$ curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -

1. 添加docker源

$ sudo add-apt-repository \   "deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu \   $(lsb_release -cs) \   stable"

安装 docker ce

1. 更新包索引

$ sudo apt-get update

1. 安装docker

$ sudo apt-get install docker-ce

1. 检测是否安装成功

$ sudo docker run hello-world

安装成功会出现如下输出：Hello from Docker!

先镜像加速，不然你会怀疑人生的

编辑文件/etc/docker/daemon.json，没有就新建。加入以下项目

下面的源可以改掉

{    "registry-mirrors": ["https://registry.docker-cn.com","http://hub-mirror.c.163.com"]}

{  "registry-mirrors": ["https://nelhtz00.mirror.aliyuncs.com"]}

镜像和容器的概念

就像类和实例的类，镜像就是类，容器就是对象

补充docker命令

去docker 官方下载
Shell docker pull <name>:16.04

运行镜像文件。

docker run -i -tdocker run <image-id>docker run -p <port1>:<port2> <name>

查看镜像文件。

docker image lsdocker images

删除镜像文件。

docker rmi <name>docker rmi fce289e99eb9 -f

查看正在运行容器。

docker ps

停止运行的容器。

docker stop <container-id>docker stop <name>

对于那些不会自动终止的容器，就可以用下面的方式来停止。

docker container kill <container-id>

吹了那些多docker，连es都没吹

搜索功能环境搭建

docker的镜像：https://hub.docker.com/

注意：因为haystack目前支持的elasticsearch版本为 1.x和2.x

所以这里选择2.4.6

$ docker pull elasticsearch:2.4.6

但是外国人开发的，所以安装中文分词插件elasticsearch-ik，不安装分不了中文词，搜不了中文

下载es-ik后，将其解压到名为ik的文件夹

~$ unzip elasticsearch-analysis-ik-1.10.6.zip -d ./ik

ik所在文件下创建名为Dockerfile的文件，内容如下

FROM    elasticsearch:2.4.6MAINTAINER    Fisher ""  你下载docker注册的邮箱  名字@邮箱ADD     ./ik/ /usr/share/elasticsearch/plugins/ik/  

将Dockerfile同步在ubuntu

sudo docker build -t  你的名字/els-ik:2.4.6 .

运行成功后，会在你的docker中创建一个新的镜像叫做 你的名字/els-ik

最后运行curl命令检测es是否正常

~$ curl http://127.0.0.1:9200{  "name" : "Shard",  "cluster_name" : "elasticsearch",  "cluster_uuid" : "Pq6BQQhTQN6q6ML6ThPlbw",  "version" : {    "number" : "2.4.6",    "build_hash" : "5376dca9f70f3abef96a77f4bb22720ace8240fd",    "build_timestamp" : "2017-07-18T12:17:44Z",    "build_snapshot" : false,    "lucene_version" : "5.5.4"  },  "tagline" : "You Know, for Search"}

djangohaystack

pip install django-haystack

• settings.py

添加'haystack'

INSTALLED_APPS = [    # 'django.contrib.admin',    'django.contrib.auth',    'django.contrib.contenttypes',    'django.contrib.sessions',    'django.contrib.messages',    'django.contrib.staticfiles',    'haystack',]

补充settings.py

HAYSTACK_CONNECTIONS = {    'default': {        'ENGINE': 'haystack.backends.elasticsearch_backend.ElasticsearchSearchEngine',        'URL': 'http://127.0.0.1:9200/',    # 此处为elasticsearch运行的服务器ip地址和端口        'INDEX_NAME': '',           # 指定elasticserach建立的索引库名称    },}# 搜索结果每页显示数量HAYSTACK_SEARCH_RESULTS_PER_PAGE = 5# 实时更新indexHAYSTACK_SIGNAL_PROCESSOR = 'haystack.signals.RealtimeSignalProcessor'

haystack操作es还需要python的es驱动。

官网 ：https://github.com/elastic/elasticsearch-py

pip install elasticsearch==2.4.1

至此，环境搭建完成。相对应的es，es-ik，haystack，es-python的版本请保持一致。django支持2.x版本，es到了7.x版本

使用

下面代码来源项目，无需看懂，知道怎么搞就可以了

在需要搜索的app，创建search_indexes.py文件

创建haystack数据模型

from haystack import indexesfrom .models import News

class NewsIndex(indexes.SearchIndex, indexes.Indexable):    """    这个模型的作用类似django的模型，它告诉haystack哪些数据会被    放进查询回的模型对象中，以及通过哪些字段进行索引和查询    """    # 这字段必须这么写，用来告诉haystack和搜索引擎要索引哪些字段    text = indexes.CharField(document=True, use_template=True)    id = indexes.CharField(model_attr='id')    title = indexes.CharField(model_attr='title')    digest = indexes.CharField(model_attr='digest')    content = indexes.CharField(model_attr='content')    image_url = indexes.CharField(model_attr='image_url')

    def get_model(self):        """        返回建立索引的模型        :return:        """        return News

    def index_queryset(self, using=None):        """        返回要建立索引的数据查询集        :param using:        :return:        """        return self.get_model().objects.filter(is_delete=False)

创建索引数据模板

1. 在templates中创建文件search/indexes/yourappname/modelname_text.txt，所以本项目需要创建search/indexes/news/news_text.txt，文件内容如下：

   {{ object.title }}   {{ object.digest }}   {{ object.content }}   {{ object.author.username }}

1. 创建索引

   按上面的步骤配置好后，就可以运行haystack的命令创建索引了

   ~$ python manage.py rebuild_index

2. 视图编写

from haystack.generic_views import SearchView

class NewsSearchView(SearchView):    """    新闻搜索视图    """    # 设置搜索模板文件    template_name = 'news/search.html'

    # 重写get请求，如果请求参数q为空，返回模型News的热门新闻数据    # 否则根据参数q搜索相关数据    def get(self, request, *args, **kwargs):        query = request.GET.get('q')        if not query:            # 显示热门新闻            hot_news = HotNews.objects.select_related('news__tag').only('news__title', 'news__image_url', 'news_id',                                                                        'news__tag__name').filter(                is_delete=False).order_by('priority', '-news__clicks')            paginator = Paginator(hot_news, settings.HAYSTACK_SEARCH_RESULTS_PER_PAGE)            try:                page = paginator.get_page(int(request.GET.get('page')))            except Exception as e:                page = paginator.get_page(1)

            return render(request, 'news/search.html', context={                'page': page,                'paginator': paginator,                'query': query            })        else:            # 搜索            return super().get(request, *args, **kwargs)

    def get_context_data(self, *args, **kwargs):        """        在context中添加page变量        :param args:         :param kwargs:         :return:         """        context = super().get_context_data(*args, **kwargs)        if context['page_obj']:            context['page'] = context['page_obj']        return context

路由

在news/urls.py中添加如下路由

python path('news/search/', views.NewsSearchView.as_view(), name='news_search')

4.前端代码