Python中使用haystack实现django全文检索搜索引擎功能
本文介绍如何在Django项目中通过Haystack框架集成Whoosh搜索引擎，实现高效的全文检索功能。内容涵盖环境配置、中文分词器（jieba）的定制与替换、索引文件的创建以及搜索结果的自定义渲染。此外，还讲解了如何重写SearchView以扩展搜索逻辑，并利用高亮标签优化搜索结果展示，帮助开发者快速搭建具备中文支持的专业级搜索服务。
前言
Django作为Python生态中功能强大的Web框架，通过集成特定插件，能够轻松为Web应用添加搜索能力。
本方案选用Whoosh作为底层搜索引擎，它是一个完全由Python编写的全文搜索引擎，具有轻量级和易用的特点。
针对中文文本的检索需求，需引入jieba分词工具进行有效的中文分词处理。
若在Django中直接调用Whoosh，需手动处理索引构建、查询解析等底层细节。而采用Haystack搜索框架，则可在Django中便捷地接入搜索功能，自动处理索引建立与解析过程，大幅降低开发复杂度。
Haystack具备多引擎支持特性，除Whoosh外，还可无缝切换至Solr、Elasticsearch等搜索引擎。切换后端引擎通常无需修改现有的搜索代码，实现了良好的解耦。
配置搜索
1.安装相关包
pip install django-haystack pip install whoosh pip install jieba
2.配置django的settings
修改settings.py文件，添加haystack应用：
INSTALLED_APPS = ( ... 'haystack', #将haystack放在最后 )
在settings中追加haystack的相关配置：
HAYSTACK_CONNECTIONS = {
'default': {
'ENGINE': 'haystack.backends.whoosh_cn_backend.WhooshEngine',
'PATH': os.path.join(BASE_DIR, 'whoosh_index'),
}
}
# 添加此项，当数据库改变时，会自动更新索引，非常方便
HAYSTACK_SIGNAL_PROCESSOR = 'haystack.signals.RealtimeSignalProcessor'
3.添加url
在整个项目的urls.py中，配置搜索功能的url路径：
urlpatterns = [
...
url(r'^search/', include('haystack.urls')),
]
4.在应用目录下，添加一个索引
在子应用的目录下，创建一个名为 search_indexes.py 的文件。
from haystack import indexes
# 修改此处，为你自己的model
from models import GoodsInfo
# 修改此处，类名为模型类的名称+Index，比如模型类为GoodsInfo,则这里类名为GoodsInfoIndex
class GoodsInfoIndex(indexes.SearchIndex, indexes.Indexable):
text = indexes.CharField(document=True, use_template=True)
def get_model(self):
# 修改此处，为你自己的model
return GoodsInfo
def index_queryset(self, using=None):
return self.get_model().objects.all()
说明：
1）修改上文中三处注释即可
2）此文件指定如何通过已有数据来建立索引。get_model处，直接将django中的model放过来，便可以直接完成索引啦，无需关注数据库读取、索引建立等细节。
3）text=indexes.CharField一句，指定了将模型类中的哪些字段建立索引，而use_template=True说明后续我们还要指定一个模板文件，告知具体是哪些字段
5.指定索引模板文件
在项目的“templates/search/indexes/应用名称/”下创建“模型类名称_text.txt”文件。
例如，上面的模型类名称为GoodsInfo,则创建goodsinfo_text.txt（全小写即可），此文件指定将模型中的哪些字段建立索引，写入如下内容：（只修改中文，不要改掉object）
{{ object.字段1 }}
{{ object.字段2 }}
{{ object.字段3 }}
6.指定搜索结果页面
在templates/search/下面，建立一个search.html页面。
<!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 }}/" rel="external nofollow" >{{ 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 }}" rel="external nofollow" >{% endif %}« 上一页{% if page.has_previous %}</a>{% endif %}
|
{% if page.has_next %}<a href="?q={{ query }}&page={{ page.next_page_number }}" rel="external nofollow" >{% endif %}下一页 »{% if page.has_next %}</a>{% endif %}
</div>
{% endif %}
{% endif %}
</body>
</html>
7.使用jieba中文分词器
在haystack的安装文件夹下，路径如“/home/python/.virtualenvs/django_py2/lib/python2.7/site-packages/haystack/backends”，建立一个名为ChineseAnalyzer.py的文件，写入如下内容：
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.切换whoosh后端为中文分词
将上面backends目录中的whoosh_backend.py文件，复制一份，名为whoosh_cn_backend.py，然后打开此文件，进行替换：
# 顶部引入刚才添加的中文分词 from .ChineseAnalyzer import ChineseAnalyzer # 在整个py文件中，查找 analyzer=StemmingAnalyzer()
全部改为改为
analyzer=ChineseAnalyzer()
总共大概有两三处吧
9.生成索引
手动生成一次索引：
python manage.py rebuild_index
10.实现搜索入口
在网页中加入搜索框：
<form method='get' action="/search/" target="_blank"> <input type="text" name="q"> <input type="submit" value="查询"> </form>
丰富的自定义
上面只是快速完成一个基本的搜索引擎，haystack还有更多可自定义，来实现个性化的需求。
参考官方文档：http://django-haystack.readthedocs.io/en/master/
自定义搜索view
上面的配置中，搜索相关的请求被导入到haystack.urls中，如果想自定义搜索的view，实现更多功能，可以修改。
haystack.urls中内容其实很简单，
from django.conf.urls import url from haystack.views import SearchView urlpatterns = [ url(r'^$', SearchView(), name='haystack_search'), ]
那么，我们写一个view，继承自SearchView，即可将搜索的url导入到自定义view中处理啦。
class MySearchView(SearchView): # 重写相关的变量或方法 template = 'search_result.html'
查看SearchView的源码或文档，了解每个方法是做什么的，便可有针对性地进行修改。
比如，上面重写了template变量，修改了搜索结果页面模板的位置。
高亮
在搜索结果页的模板中，可以使用highlight标签（需要先load一下）
{% highlight <text_block> with <query> [css_class "class_name"] [html_tag "span"] [max_length 200] %}
text_block即为全部文字，query为高亮关键字，后面可选参数，可以定义高亮关键字的html标签、css类名，以及整个高亮部分的最长长度。
高亮部分的源码位于 haystack/templatetags/lighlight.py 和 haystack/utils/lighlighting.py文件中，可复制进行修改，实现自定义高亮功能。
总结
以上所述是小编给大家介绍的Python中使用haystack实现django全文检索搜索引擎功能，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对本站网站的支持！
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