- 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
下面来讲解操作步骤：
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 GoodsInfo class 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 }}&page={{ page.previous_page_number }}">{% endif %}« 上一页{% if page.has_previous %}</a>{% endif %} | {% if page.has_next %}<a href="?q={{ query }}&page={{ page.next_page_number }}">{% endif %}下一页 »{% 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, 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()
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>
