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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
首先在虚拟环境中依次安装需要的包
pip install django-haystack==2.6.1
pip install whoosh==2.7.4
pip install jieba==0.39
在settings.py文件中安装haystack
INSTALLED_APPS = (
.....
‘haystack‘,
)
在settings.py文件中配置搜索引擎
HAYSTACK_CONNECTIONS = {
‘default‘ : {
#使用whoosh引擎
‘ENGINE‘ : ‘haystack.backends.whoosh_cn_backend.WhooshEngine‘,
#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‘
在根级urls.py中添加搜索的配置
url(r‘^search/‘, include(‘haystack.urls‘)),
创建引擎及索引
- 在项目目录下创建search_indexes.py文件
#coding=utf-8
from haystack import indexes
from models import GoodsInfo
#指定对于某个类的某些数据建立索引
class GoodsInfoIndex(indexes.SearchIndex, indexes.Indexable):
text = indexes.CharField(document=True, use_template = True)
def get_model(self):
return GoddsInfo
def index_queryset(self, using=None):
return self.get_model().objects.all()
- 在templates目录下创建“search/indexes/项目名/”目录
- 在上面的目录中创建“goodsinfo_text.txt”文件
#在文件中指定索引的属性
{{object.gcontent}}
{{.....}}
- 找到虚拟环境py_django下的haystack目录
/home/python/.virtualenvs/py3_django/lib/python3.6/site-packages/haystack/backends/
- 在haystack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()
- 复制whoosh_backend.py文件，改为如下名称（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）
whoosh_cn_backend.py
- 打开复制出来的新文件，引入中文分析类，内部采用结巴分词
from .ChineseAnalyzer import ChineseAnalyzer
查找 analyzer=StemmingAnalyzer() 改为 analyzer = ChineseAnalyzer()
在终端中执行 python manage.py rebuild_index 生成索引
from haystack.generic_views import SearchView
class MySearchView(SearchView):
def get_context_data(self, *args, **kwargs):
context = super().get_context_data(*args, **kwargs)
return context
编辑搜索栏 并在templates/search/目录下创建search.html定义搜索页模板。
搜索结果进行分页，视图向模板中传递的上下文如下
- query：搜索关键字
- page：当前页的page对象（haystack内部做了一层封装page.object才代表当前对象）
- paginator：分页paginator对象
- 如果你要传其他的参数可以在试图中 给context填加键值对 如：context[‘键‘]=要传的内容
视图接收的参数如下：
- 参数q表示搜索内容，传递到模板中的数据为query（注意要将输入框的名字改为 name=‘q‘）
- 参数page表示当前页码
配置应用的url.py,添加search项
url(r‘^search/$‘, views.MysearchView.as_view(), name=‘search_view‘),
根据列表页的模板来制作搜素结果页的模板
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原文地址：http://www.cnblogs.com/hzkj/p/7821120.html
