Haystack 全文搜尋框架

haystack是django的開源全文搜尋框架(全文檢索不同於特定欄位的模糊查詢，使用全文檢索的效率更高 )，該框架支援solr,elasticsearch,whoosh, **xapian

搜尋引擎它是乙個可插拔的後端（很像django的資料庫層），所以幾乎你所有寫的**都可以在不同搜尋引擎之間便捷切換

pip install django-haystack

pip install whoosh

pip install jieba

跟大多數django的應用一樣，你應該在你的設定檔案(通常是settings.py. 示例：

在你的settings.py中，你需要新增乙個設定來指示站點配置檔案正在使用的後端，以及其它的後端設定。haystack——connections是必需的設定，並且應該至少是以下的一種：

solr示例

haystack_connections = ,
}

elasticsearch示例


haystack_connections = ,
}

whoosh示例


#需要設定path到你的whoosh索引的檔案系統位置
import os
haystack_connections = ,}
# 自動更新索引
haystack_signal_processor = 'haystack.signals.realtimesignalprocessor'

xapian示例


#首先安裝xapian後端（
#需要設定path到你的xapian索引的檔案系統位置。
import os
haystack_connections = ,
}

檔案，檔名不能修改

為什麼要建立索引？索引就像是一本書的目錄，可以為讀者提供更快速的導航與查詢。在這裡也是同樣的道理，當資料量非常大的時候，若要從這些資料裡找出所有的滿足搜尋條件的幾乎是不太可能的，將會給伺服器帶來極大的負擔。所以我們需要為指定的資料新增乙個索引（目錄），在這裡是為note建立乙個索引，索引的實現細節是我們不需要關心的，至於為它的哪些字段建立索引，怎麼指定 ,下面開始講解

每個索引裡面必須有且只能有乙個欄位為 document=true，這代表haystack 和搜尋引擎將使用此字段的內容作為索引進行檢索(primary field)。其他的字段只是附屬的屬性，方便呼叫，並不作為檢索資料

注意：如果使用乙個字段設定了document=true，則一般約定此欄位名為text，這是在articleindex類裡面一貫的命名，以防止後台混亂，當然名字你也可以隨便改，不過不建議改。

另外，我們在text欄位上提供了use_template=true。這允許我們使用乙個資料模板（而不是容易出錯的級聯）來構建文件搜尋引擎索引。你應該在模板目錄下建立新的模板search/indexes/blog/article_text.txt，並將下面內容放在裡面。


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

這個資料模板的作用是對note.title,note.user.get_full_name,note.body這三個字段建立索引，當檢索的時候會對這三個欄位做全文檢索匹配

在你的urlconf中新增下面一行：

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

這會拉取haystack的預設urlconf，它由單獨指向searchview例項的urlconf組成。你可以通過傳遞幾個關鍵引數或者完全重新它來改變這個類的行為。

你的搜尋模板(預設在search/search.html)將可能非常簡單。下面的足夠讓你的搜尋執行(你的template/block應該會不同)


doctype html>
title>
span.highlighted 
style>
head>
搜尋結果如下：h3>
}

需要注意的是page.object_list實際上是searchresult物件的列表。這些物件返回索引的所有資料。它們可以通過}來訪問。所以}實際使用的是資料庫中article物件來訪問title欄位的。

現在你已經配置好了所有的事情，是時候把資料庫中的資料放入索引了。haystack附帶的乙個命令列管理工具使它變得很容易。

簡單的執行./manage.py rebuild_index。你會得到有多少模型進行了處理並放進索引的統計。


#建立chineseanalyzer.py檔案
#儲存在haystack的安裝資料夾下，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檔案，改名為whoosh_cn_backend.py
#注意：複製出來的檔名，末尾會有乙個空格，記得要刪除這個空格
from .chineseanalyzer import chineseanalyzer 
查詢analyzer=stemminganalyzer()
改為analyzer=chineseanalyzer()


form>


from haystack.views import searchview  
from .models import *  
class myseachview(searchview):  
def extra_context(self):       #過載extra_context來新增額外的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'),

# 這裡可以限制最終}被高亮處理後的長度

#html中

span.highlighted

style>

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使用全文搜尋

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