Haystack
1.什么是Haystack
Haystack是django的开源全文搜索框架(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 )，该框架支持Solr,Elasticsearch,Whoosh,?**Xapian搜索引擎它是一个可插拔的后端（很像Django的数据库层），所以几乎你所有写的代码都可以在不同搜索引擎之间便捷切换
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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处理
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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
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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
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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
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- 搜索引擎就好比一个数据库，搜索引擎将mgsql中的数据复制一份到搜索引擎。查询的时候直接通过搜索引擎来快速查询数据的结果。
2.安装
pip install django-haystack
pip install whoosh
pip install jieba
3.配置
1 添加Haystack到INSTALLED_APPS
跟大多数Django的应用一样，你应该在你的设置文件(通常是settings.py)添加Haystack到INSTALLED_APPS. 示例：
INSTALLED_APPS = [
‘django.contrib.admin‘,‘django.contrib.auth‘,‘django.contrib.contenttypes‘,‘django.contrib.sessions‘,‘django.contrib.sites‘,?
# 添加
‘haystack‘,?
# 你的app
‘blog‘,]
2 修改settings.py
在你的settings.py中，你需要添加一个设置来指示站点配置文件正在使用的后端，以及其它的后端设置。 HAYSTACK——CONNECTIONS是必需的设置，并且应该至少是以下的一种：
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
import os
HAYSTACK_CONNECTIONS = {
‘default‘: {
‘ENGINE‘: ‘haystack.backends.whoosh_backend.WhooshEngine‘,‘PATH‘: os.path.join(os.path.dirname(__file__),‘whoosh_index‘),}
?
Xapian示例
import os
HAYSTACK_CONNECTIONS = {
‘default‘: {
‘ENGINE‘: ‘xapian_backend.XapianEngine‘,‘xapian_index‘),}
4.处理数据
创建索引
如果你想针对某个app例如blog做全文检索，则必须在blog的目录下面建立search_indexes.py文件，文件名不能修改
from haystack import indexes
from app01.models import Article
?
class ArticleIndex(indexes.SearchIndex,indexes.Indexable):
#类名必须为需要检索的Model_name+Index，这里需要检索Article，所以创建ArticleIndex
text = indexes.CharField(document=True,use_template=True)#创建一个text字段
#其它字段
desc = indexes.CharField(model_attr=‘desc‘)
content = indexes.CharField(model_attr=‘content‘)
?
def get_model(self):#重载get_model方法，必须要有！
return Article
?
def index_queryset(self,using=None):
return self.get_model().objects.all()
?
为什么要创建索引？索引就像是一本书的目录，可以为读者提供更快速的导航与查找。在这里也是同样的道理，当数据量非常大的时候，若要从这些数据里找出所有的满足搜索条件的几乎是不太可能的，将会给服务器带来极大的负担。所以我们需要为指定的数据添加一个索引（目录），在这里是为Note创建一个索引，索引的实现细节是我们不需要关心的，至于为它的哪些字段创建索引，怎么指定,下面开始讲解每个索引里面必须有且只能有一个字段为 document=True，这代表haystack 和搜索引擎将使用此字段的内容作为索引进行检索(primary field)。其他的字段只是附属的属性，方便调用，并不作为检索数据
注意：如果使用一个字段设置了document=True，则一般约定此字段名为text，这是在ArticleIndex类里面一贯的命名，以防止后台混乱，当然名字你也可以随便改，不过不建议改。另外，我们在字段上提供了。这允许我们使用一个数据模板（而不是容易出错的级联）来构建文档搜索引擎索引。你应该在模板目录下建立新的模板，并将下面内容放在里面。 textuse_template=Truesearch/indexes/blog/article_text.txt
#在目录“templates/search/indexes/应用名称/”下创建“模型类名称_text.txt”文件
{{ object.title }}
{{ object.desc }}
{{ object.content }}
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这个数据模板的作用是对Note.title,?Note.user.get_full_name,Note.body这三个字段建立索引，当检索的时候会对这三个字段做全文检索匹配
5.设置视图
添加SearchView到你的URLconf
在你的URLconf中添加下面一行：
前后端不分离url
url(r‘^search/‘,include(‘haystack.urls‘)),
前后端分离url
path(‘search/‘,MySearchView(),name=‘haystack_search‘),
这会拉取Haystack的默认URLconf，它由单独指向SearchView实例的URLconf组成。你可以通过传递几个关键参数或者完全重新它来改变这个类的行为。
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前后端分离后台重写create_response方法，
from haystack.views import SearchView
class MySearchView(SearchView):
def create_response(self):
context = super().get_context()
keyword = self.request.GET.get(‘q‘,None) # 关键字为q
if not keyword:
return JsonResponse({‘message‘: ‘没有相关信息‘})
else:
data_list = [{‘id‘: i.object.id,‘name‘: i.object.name,‘model_img‘: ‘http://api.modelbox.cn:8000/media/‘ + str(i.object.model_img),‘download_num‘: i.object.download_num,‘collect_num‘: i.object.download_num} for i in
context[‘page‘].object_list]
return JsonResponse(data_list,safe=False,json_dumps_params={‘ensure_ascii‘: False})
搜索模板
你的搜索模板(默认在search/search.html)将可能非常简单。下面的足够让你的搜索运行(你的template/block应该会不同)
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title></title>
<style>
span.highlighted {
color: red;
}
</style>
</head>
<body>
{% load highlight %}
{% if query %}
<h3>搜索结果如下：</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>
需要注意的是page.object_list实际上是SearchResult对象的列表。这些对象返回索引的所有数据。它们可以通过{{result.object}}来访问。所以{{ result.object.title}}实际使用的是数据库中Article对象来访问title字段的。
重建索引
现在你已经配置好了所有的事情，是时候把数据库中的数据放入索引了。Haystack附带的一个命令行管理工具使它变得很容易。
简单的运行python ./manage.py rebuild_index。你会得到有多少模型进行了处理并放进索引的统计。
6.使用jieba分词
#建立ChineseAnalyzer.py文件
#保存在haystack的安装文件夹下，路径如“D:python3Libsite-packageshaystackbackends”
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()
7.在模版中创建搜索栏
<form method=‘get‘ action="/search/" target="_blank">
<input type="text" name="q">
<input type="submit" value="查询">
</form>
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8.其它配置
增加更多变量
from haystack.views import SearchView
from .models import *
class MySeachView(SearchView):
def extra_context(self): #重载extra_context来添加额外的context内容
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‘),
?
高亮显示
{% highlight result.summary with query %}
# 这里可以限制最终{{ result.summary }}被高亮处理后的长度
{% highlight result.summary with query max_length 40 %}
#html中
<style>
span.highlighted {
color: red;
}
</style>
?
?
Elasticsearch
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简介：
Elasticsearch 是一个分布式可扩展的实时搜索和分析引擎,一个建立在全文搜索引擎 Apache Lucene(TM) 基础上的搜索引擎.当然 Elasticsearch 并不仅仅是 Lucene 那么简单，它不仅包括了全文搜索功能，还可以进行以下工作:
- 分布式实时文件存储，并将每一个字段都编入索引，使其可以被搜索。
- 可实现亿级数据实时查询
- 实时分析的分布式搜索引擎。
- 可以扩展到上百台服务器，处理PB级别的结构化或非结构化数据。
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安装：
?下载地址
注意：Elasticsearch是用Java开发的，最新版本的Elasticsearch需要安装jdk1.8以上的环境
安装包下载完，解压，进入到bin目录，启动 elasticsearch.bat 即可
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python操作ElasticSearch
?
from elasticsearch import Elasticsearch
obj = Elasticsearch()
# 创建索引（Index）
result = obj.indices.create(index=‘user‘,body={"userid":‘1‘,‘username‘:‘lqz‘},ignore=400)
# print(result)
# 删除索引
# result = obj.indices.delete(index=‘user‘,ignore=[400,404])
# 插入数据
# data = {‘userid‘: ‘1‘,‘username‘: ‘lqz‘,‘password‘:‘123‘}
# result = obj.create(index=‘news‘,doc_type=‘politics‘,id=1,body=data)
# print(result)
# 更新数据
‘‘‘
不用doc包裹会报错
ActionRequestValidationException[Validation Failed: 1: script or doc is missing
‘‘‘
# data ={‘doc‘:{‘userid‘: ‘1‘,‘password‘:‘123ee‘,‘test‘:‘test‘}}
# result = obj.update(index=‘news‘,body=data,id=1)
# print(result)
# 删除数据
# result = obj.delete(index=‘news‘,id=1)
# 查询
# 查找所有文档
query = {‘query‘: {‘match_all‘: {}}}
# 查找名字叫做jack的所有文档
# query = {‘query‘: {‘term‘: {‘username‘: ‘lqz‘}}}
# 查找年龄大于11的所有文档
# query = {‘query‘: {‘range‘: {‘age‘: {‘gt‘: 11}}}}
allDoc = obj.search(index=‘news‘,doc_type=‘politics‘,body=query)
print(allDoc[‘hits‘][‘hits‘][0][‘_source‘])
