haystack

時間 2019-12-13

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Haystack

1.什麼是Haystack

Haystack是django的開源全文搜索框架(全文檢索不一樣於特定字段的模糊查詢，使用全文檢索的效率更高 )，該框架支持Solr,Elasticsearch,Whoosh, **Xapian搜索引擎它是一個可插拔的後端（很像Django的數據庫層），因此幾乎你全部寫的代碼均可以在不一樣搜索引擎之間便捷切換html

全文檢索不一樣於特定字段的模糊查詢，使用全文檢索的效率更高，而且可以對於中文進行分詞處理python
haystack：django的一個包，能夠方便地對model裏面的內容進行索引、搜索，設計爲支持whoosh,solr,Xapian,Elasticsearc四種全文檢索引擎後端，屬於一種全文檢索的框架git
whoosh：純Python編寫的全文搜索引擎，雖然性能比不上sphinx、xapian、Elasticsearc等，可是無二進制包，程序不會莫名其妙的崩潰，對於小型的站點，whoosh已經足夠使用github
jieba：一款免費的中文分詞包，若是以爲很差用可使用一些收費產品數據庫

2.安裝

pip install django-haystack
pip install whoosh
pip install jieba

3.配置

添加Haystack到`INSTALLED_APPS`

跟大多數Django的應用同樣，你應該在你的設置文件(一般是settings.py)添加Haystack到INSTALLED_APPS. 示例： django

INSTALLED_APPS = [
    'django.contrib.admin',
    'django.contrib.auth',
    'django.contrib.contenttypes',
    'django.contrib.sessions',
    'django.contrib.sites',

    # 添加
    'haystack',

    # 你的app
    'blog',
]

修改`settings.py`

在你的settings.py中，你須要添加一個設置來指示站點配置文件正在使用的後端，以及其它的後端設置。 HAYSTACK——CONNECTIONS是必需的設置，而且應該至少是如下的一種：後端

Solr示例

HAYSTACK_CONNECTIONS = {
    'default': {
        'ENGINE': 'haystack.backends.solr_backend.SolrEngine',
        'URL': 'http://127.0.0.1:8983/solr'
        # ...or for multicore...
        # 'URL': 'http://127.0.0.1:8983/solr/mysite',
    },
}

Elasticsearch示例

HAYSTACK_CONNECTIONS = {
    'default': {
        'ENGINE': 'haystack.backends.elasticsearch_backend.ElasticsearchSearchEngine',
        'URL': 'http://127.0.0.1:9200/',
        'INDEX_NAME': 'haystack',
    },
}

Whoosh示例


#須要設置PATH到你的Whoosh索引的文件系統位置

import os
HAYSTACK_CONNECTIONS = {
    'default': {
        'ENGINE': 'haystack.backends.whoosh_backend.WhooshEngine',
        'PATH': os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'whoosh_index'),
    },
}

# 自動更新索引
HAYSTACK_SIGNAL_PROCESSOR = 'haystack.signals.RealtimeSignalProcessor'

Xapian示例


#首先安裝Xapian後端（http://github.com/notanumber/xapian-haystack/tree/master）
#須要設置PATH到你的Xapian索引的文件系統位置。

import os
HAYSTACK_CONNECTIONS = {
    'default': {
        'ENGINE': 'xapian_backend.XapianEngine',
        'PATH': os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'xapian_index'),
    },
}

4.處理數據

建立索引

若是你想針對某個app例如blog作全文檢索，則必須在blog的目錄下面創建search_indexes.py文件，文件名不能修改 api

from haystack import indexes
from app01.models import Article

class ArticleIndex(indexes.SearchIndex, indexes.Indexable):
    #類名必須爲須要檢索的Model_name+Index，這裏須要檢索Article，因此建立ArticleIndex
    text = indexes.CharField(document=True, use_template=True)#建立一個text字段 
    #其它字段
    desc = indexes.CharField(model_attr='desc')
    content = indexes.CharField(model_attr='content')

    def get_model(self):#重載get_model方法，必需要有！
        return Article

    def index_queryset(self, using=None):
        return self.get_model().objects.all()

爲何要建立索引？索引就像是一本書的目錄，能夠爲讀者提供更快速的導航與查找。在這裏也是一樣的道理，當數據量很是大的時候，若要從這些數據裏找出全部的知足搜索條件的幾乎是不太可能的，將會給服務器帶來極大的負擔。因此咱們須要爲指定的數據添加一個索引（目錄），在這裏是爲Note建立一個索引，索引的實現細節是咱們不須要關心的，至於爲它的哪些字段建立索引，怎麼指定 ,下面開始講解服務器

每一個索引裏面必須有且只能有一個字段爲 document=True，這表明haystack 和搜索引擎將使用此字段的內容做爲索引進行檢索(primary field)。其餘的字段只是附屬的屬性，方便調用，並不做爲檢索數據session


注意：若是使用一個字段設置了document=True，則通常約定此字段名爲text，這是在ArticleIndex類裏面一向的命名，以防止後臺混亂，固然名字你也能夠隨便改，不過不建議改。

另外，咱們在text字段上提供了use_template=True。這容許咱們使用一個數據模板（而不是容易出錯的級聯）來構建文檔搜索引擎索引。你應該在模板目錄下創建新的模板search/indexes/blog/article_text.txt，並將下面內容放在裏面。


#在目錄「templates/search/indexes/應用名稱/」下建立「模型類名稱_text.txt」文件

{{ object.title }}
{{ object.desc }}
{{ object.content }}

這個數據模板的做用是對Note.title, Note.user.get_full_name,Note.body這三個字段創建索引，當檢索的時候會對這三個字段作全文檢索匹配

5.設置視圖

添加`SearchView`到你的`URLconf`

在你的URLconf中添加下面一行：

(r'^search/', include('haystack.urls')),

這會拉取Haystack的默認URLconf，它由單獨指向SearchView實例的URLconf組成。你能夠經過傳遞幾個關鍵參數或者徹底從新它來改變這個類的行爲。

搜索模板

你的搜索模板(默認在search/search.html)將可能很是簡單。下面的足夠讓你的搜索運行(你的template/block應該會不一樣)

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title></title>
    <style>
        span.highlighted {
            color: red;
        }
    </style>
</head>
<body>
{% load highlight %}
{% if query %}
    <h3>搜索結果以下：</h3>
    {% for result in page.object_list %}
{#        <a href="/{{ result.object.id }}/">{{ result.object.title }}</a><br/>#}
        <a href="/{{ result.object.id }}/">{%   highlight result.object.title with query max_length 2%}</a><br/>
        <p>{{ result.object.content|safe }}</p>
        <p>{% highlight result.content with query %}</p>
    {% empty %}
        <p>啥也沒找到</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; 上一頁
            {% if page.has_previous %}</a>{% endif %}
            |
            {% if page.has_next %}<a href="?q={{ query }}&amp;page={{ page.next_page_number }}">{% endif %}下一頁 &raquo;
            {% if page.has_next %}</a>{% endif %}
        </div>
    {% endif %}
{% endif %}
</body>
</html>

須要注意的是page.object_list其實是SearchResult對象的列表。這些對象返回索引的全部數據。它們能夠經過{{result.object}}來訪問。因此{{ result.object.title}}實際使用的是數據庫中Article對象來訪問title字段的。

重建索引

如今你已經配置好了全部的事情，是時候把數據庫中的數據放入索引了。Haystack附帶的一個命令行管理工具使它變得很容易。

簡單的運行./manage.py rebuild_index。你會獲得有多少模型進行了處理並放進索引的統計。

6.使用jieba分詞


#創建ChineseAnalyzer.py文件
#保存在haystack的安裝文件夾下，路徑如「D:\python3\Lib\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()


#複製whoosh_backend.py文件，更名爲whoosh_cn_backend.py
#注意：複製出來的文件名，末尾會有一個空格，記得要刪除這個空格

from .ChineseAnalyzer import ChineseAnalyzer 
查找
analyzer=StemmingAnalyzer()
改成
analyzer=ChineseAnalyzer()

7.在模版中建立搜索欄

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

8.其它配置

增長更多變量

from haystack.views import SearchView  
from .models import *  
      
class MySeachView(SearchView):  
     def extra_context(self):       #重載extra_context來添加額外的context內容  
         context = super(MySeachView,self).extra_context()  
         side_list = Topic.objects.filter(kind='major').order_by('add_date')[:8]  
         context['side_list'] = side_list  
         return context  

        
#路由修改
url(r'^search/', search_views.MySeachView(), name='haystack_search'),

高亮顯示

{% highlight result.summary with query %}  
# 這裏能夠限制最終{{ result.summary }}被高亮處理後的長度  
{% highlight result.summary with query max_length 40 %}  

#html中
    <style>
        span.highlighted {
            color: red;
        }
    </style>

圖片代碼展現

1. Haystack
2. celery haystack
3. celery 和 haystack
4. Haystack搜索框架
5. Haystack全文檢索
6. django-haystack+solr實現搜索
7. django-haystack全文檢索
8. Haystack的介紹和使用
9. Django Haystack 全文檢索
10. django pip install django-haystack 時報錯
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5.設置視圖

添加SearchView到你的URLconf

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重建索引

6.使用jieba分詞

7.在模版中建立搜索欄

8.其它配置

增長更多變量

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添加Haystack到`INSTALLED_APPS`

修改`settings.py`

添加`SearchView`到你的`URLconf`