全文检索

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：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

操作

1.在虚拟环境中依次安装包

pip install django-haystack
pip install whoosh
pip install jieba

2.修改settings.py文件

添加应用

INSTALLED_APPS = (...'haystack',
)

添加搜索引擎

HAYSTACK_CONNECTIONS = {'default': {'ENGINE': 'haystack.backends.whoosh_cn_backend.WhooshEngine','PATH': os.path.join(BASE_DIR, 'whoosh_index'),}
}#自动生成索引
HAYSTACK_SIGNAL_PROCESSOR = 'haystack.signals.RealtimeSignalProcessor'

3.在项目的urls.py中添加url

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

4.在应用目录下建立search_indexes.py文件

# coding=utf-8
from haystack import indexes
from models import GoodsInfoclass GoodsInfoIndex(indexes.SearchIndex, indexes.Indexable):text = indexes.CharField(document=True, use_template=True)def get_model(self):return GoodsInfo def index_queryset(self, using=None): return self.get_model().objects.all()

5.在目录“templates/search/indexes/应用名称/”下创建“模型类名称_text.txt”文件

#goodsinfo_text.txt，这里列出了要对哪些列的内容进行检索
{{ object.gName }}
{{ object.gSubName }}
{{ object.gDes }}

6.在目录“templates/search/”下建立search.html

<!DOCTYPE html>
<html>
<head><title></title>
</head>
<body>
{% if query %}<h3>搜索结果如下：</h3>{% for result in page.object_list %}<a href="/{{ result.object.id }}/">{{ result.object.gName }}</a><br/>{% 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>

7.建立ChineseAnalyzer.py文件

保存在haystack的安装文件夹下，路径如“/home/python/.virtualenvs/django_py2/lib/python2.7/site-packages/haystack/backends”

import jieba
from whoosh.analysis import Tokenizer, Tokenclass 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()

8.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()

9.生成索引

初始化索引数据

python manage.py rebuild_index

10.在模板中创建搜索栏

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

转载于:https://www.cnblogs.com/alexzhang92/p/9529689.html

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操作

1.在虚拟环境中依次安装包

2.修改settings.py文件

3.在项目的urls.py中添加url

4.在应用目录下建立search_indexes.py文件

5.在目录“templates/search/indexes/应用名称/”下创建“模型类名称_text.txt”文件

6.在目录“templates/search/”下建立search.html

7.建立ChineseAnalyzer.py文件

8.复制whoosh_backend.py文件，改名为whoosh_cn_backend.py

9.生成索引

10.在模板中创建搜索栏

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