django 使用全局搜索功能的实例详解

安装需要的包

1 第一步:

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：全文检索的框架，支持whoosh、solr、Xapian、Elasticsearc四种全文检索引擎

whoosh：纯Python编写的全文搜索引擎对于小型的站点，whoosh已经足够使用

jieba：一款免费的中文分词包

1）在虚拟环境中依次安装需要的包。

pip install django-haystack
pip install whoosh
pip install jieba

2 注册app

INSTALLED_APPS = (
  ...
  'haystack',
)

创建的models

  class GoodInfo(models.Model):
    message = models.CharField(max_length=100)
    content = models.TextField()

    def __str__(self):
      return self.message

3 在settings 中配置搜索引擎

# 全文搜索引擎的配置
HAYSTACK_CONNECTIONS = {
  'default': {
    # 使用whoosh引擎
    'ENGINE': 'haystack.backend.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'

4 在项目的urls.py中添加搜索的配置。

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

5 在创建的app目录下创建search_indexes.py 编写一下程序

from haystack import indexes
from .models import GoodInfo

# 对指定的某个类的某些数据建立索引
class GoodInfoIndex(indexes.SearchIndex, indexes.Indexable):
  text = indexes.CharField(document=True, use_template=True)

  def get_model(self):
    return GoodInfo

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

6 在templates目录下创建"search/indexes/app06/"目录。(app06 为自己创建的app的名称)

在文件夹中创建 "goodinfo_text.txt"文件。 (goodinfo 为自己创建的数据库的名称)

  #指定索引的属性
    {{object.content}} (content 为自己创建的表的一个字段 把这个字段指定为索引字段)

7 找到虚拟环境django下安装的haystack目录。

/home/python/.virtualenvs/django/lib/python2.7/site-packages/haystack/backends/

在上面的目录中创建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()

8）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

9）打开复制出来的新文件，引入中文分析类，内部采用jieba分词。

from .ChineseAnalyzer import ChineseAnalyzer

10）更改词语分析类。

查找

analyzer=StemmingAnalyzer()

改为

analyzer=ChineseAnalyzer()

11）初始化索引数据。

python manage.py rebuild_index

按照提示 输入 y 后 生成索引 在主目录下 会生成一个whoosh_index 文件夹 其中放置三个索引文件

配置好后 就该开始使用了

按照配置，在admin管理中添加数据后，会自动为数据创建索引，可以直接进行搜索，可以先创建一些测试数据。

1）在app06/views.py中定义视图query。

def query(request):
  return render(request,'booktest/query.html')

2）在app06/urls.py中配置。

  url(r'^query/', views.query),

3）在templates/app06/目录中创建模板query.html。

参数q表示搜索内容，传递到模板中的数据为query。

<html>
<head>
  <title>全文检索</title>
</head>
<body>
<form method='get' action="/search/" target="_blank">( 提交的路径就是 在urls 中配置的)
  <input type="text" name="q"> # (这里注意 input的name属性 必须是 q 不能改变)
  <br>
  <input type="submit" value="查询">
</form>
</body>
</html>

4）自定义搜索结果模板：在templates/search/目录下创建search.html。

搜索结果进行分页，视图向模板中传递的上下文如下：

(这个上下文 是 搜素引擎自动给返回的 不需要我们自己去写视图函数来进行返回 直接进行使用就可以)

query：搜索关键字

page：当前页的page对象

paginator：分页paginator对象

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

参数page表示当前页码

<html>
<head>
  <title>全文检索--结果页</title>
</head>
<body>
<h1>搜索 <b>{{query}}</b> 结果如下：</h1>
<ul>
{%for item in page%}  (注意这里面的对象的获取方式 )
  <li>{{item.object.id}}--{{item.object.content|safe}}</li>
{%empty%}
  <li>啥也没找到</li>
{%endfor%}
</ul>
<hr>
{%for pindex in page.paginator.page_range%} (后面的是返回的是全部的页码)
  {%if pindex == page.number%} (page.number) 返回的是当前的页码
    {{pindex}}  
  {%else%} (按照页码进行翻页的时候 也要注意 这样的翻页方式)
    <a href="?q={{query}}&page={{pindex}}" rel="external nofollow" >{{pindex}}</a>  
  {%endif%}
{%endfor%}
</body>
</html>

5）运行服务器，在浏览器中输入如下地址：

http://127.0.0.1:8000/query/

以上这篇django 使用全局搜索功能的实例详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。