php haystack,haystack(示例代码)
1、haystack簡介
Haystack是django的開源全文搜索框架(全文檢索不同于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后端(很像Django的數據庫層)，所以幾乎你所有
寫的代碼都可以在不同搜索引擎之間便捷切換；
- 全文檢索不同于特定字段的模糊查詢，使用全文檢索的效率更高，并且能夠對于中文進行分詞處理；
- haystack：django的一個包，可以方便地對model里面的內容進行索引、搜索，設計為支持whoosh,solr,
Xapian,Elasticsearc四種全文檢索引擎后端，屬于一種全文檢索的框架；
- whoosh：純Python編寫的全文搜索引擎，雖然性能比不上sphinx、xapian、Elasticsearc等，但是無二進制包，
程序不會莫名其妙的崩潰，對于小型的站點，whoosh已經足夠使用；
- jieba：一款免費的中文分詞包，如果覺得不好用可以使用一些收費產品；
2、安裝
pip3 install django-haystack
pip3 install whoosh
pip3 install jieba #pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple jieba
3、配置
1)添加Haystack到 INSTALLED_APPS：
跟大多數Django的應用一樣，你應該在你的設置文件(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‘app‘,
]
2)修改settings.py
在你的settings.py中，你需要添加一個設置來指示站點配置文件正在使用的后端，以及其它的后端設置。
HAYSTACK——CONNECTIONS是必需的設置，并且應該至少是以下的一種：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
#需要設置PATH到你的Whoosh索引的文件系統位置
importos
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后端(http://github.com/notanumber/xapian-haystack/tree/master)#需要設置PATH到你的Xapian索引的文件系統位置。
importos
HAYSTACK_CONNECTIONS={‘default‘: {‘ENGINE‘: ‘xapian_backend.XapianEngine‘,‘PATH‘: os.path.join(os.path.dirname(__file__), ‘xapian_index‘),
},
}
4、處理數據
創建索引
models.py
from django.db importmodels#Create your models here.
classArticle(models.Model):
title= models.CharField(max_length=32)
desc= models.CharField(max_length=128)
contend= models.TextField()
如果你想針對某個app例如app做全文檢索，則必須在blog的目錄下面建立search_indexes.py文件，文件名不能修改;
from haystack importindexesfrom app01.models importArticleclassArticleIndex(indexes.SearchIndex, indexes.Indexable):#類名必須為需要檢索的Model_name+Index，這里需要檢索Article，所以創建ArticleIndex
text = indexes.CharField(document=True, use_template=True)#創建一個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，必須要有！
returnArticledef index_queryset(self, using=None):return self.get_model().objects.all()
為什么要創建索引？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找。在這里也是同樣的道理，
當數據量非常大的時候，若要從這些數據里找出所有的滿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。
所以我們需要為指定的數據添加一個索引(目錄)，在這里是為Note創建一個索引，索引的實現細節是我們不需要關心的，
至于為它的哪些字段創建索引，怎么指定 ,下面開始講解;
每個索引里面必須有且只能有一個字段為 document=True，這代表haystack 和搜索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，方便調用，并不作為檢索數據
注意：如果使用一個字段設置了document=True，則一般約定此字段名為text，這是在ArticleIndex類里面一貫的命名，
以防止后臺混亂，當然名字你也可以隨便改，不過不建議改。
另外，我們在text字段上提供了use_template=True。這允許我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建立新的模板search/indexes/blog/article_text.txt，并將下面內容放在里面。
#在目錄“templates/search/indexes/應用名稱/”下創建“模型類名稱_text.txt”文件
{{ object.title}}
{{ object.desc }}
{{ object.content }}
此數據模板的作用是對Article表中的三個字段建立索引，當檢索的時候會對這三個字段做全文檢索匹配;
5、設置視圖
1)先設置路由：
from django.conf.urls importurl, includefrom django.contrib importadminfrom app01 importviews
urlpatterns=[
url(r‘^admin/‘, admin.site.urls),
url(r‘^search/‘, include(‘haystack.urls‘)), #路由
]
2)設置搜索模板：
templates/search/search.html
}
{% if query %}
搜索結果如下：
{% for result in page.object_list %}{#{{ result.object.title }}
#}{% highlight result.object.title with query %}
{{ result.object.content|safe }}
{#
{% highlight result.object.content with query %}
#}{% empty %}啥也沒找到
{% endfor %}{% if page.has_previous or page.has_next %}
{% if page.has_previous %}{% endif %}?上一頁{% if page.has_previous %}{% endif %}
|
{% if page.has_next %}{% endif %}下一頁 ?{% if page.has_next %}{% endif %}
{% endif %}{% endif %}
需要注意的是page.object_list實際上是SearchResult對象的列表。這些對象返回索引的所有數據。它們可以
通過{{result.object}}來訪問。所以{{ result.object.title}}實際使用的是數據庫中Article對象來訪問title字段的。
3)重建索引
現在你已經配置好了所有的事情，是時候把數據庫中的數據放入索引(放入whoosh)了。Haystack附帶的一個命令行管理工具使它變得很容易。
先在article表中插入兩條數據，再執行數據庫遷移：
然后運行 rebuild_index
6、使用jieba分詞
1)建立ChineseAnalyzer.py文件
把新建的ChineseAnalyzer.py文件保存在haystack的安裝文件夾下，路徑如“D:python3Libsite-packageshaystackackends”
importjiebafrom whoosh.analysis importTokenizer, TokenclassChineseTokenizer(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 inseglist:
t.original= t.text =w
t.boost= 1.0
ifpositions:
t.pos= start_pos +value.find(w)ifchars:
t.startchar= start_char +value.find(w)
t.endchar= start_char + value.find(w) +len(w)yieldtdefChineseAnalyzer():return ChineseTokenizer()
2)復制同目錄下的whoosh_backend.py文件，改名為whoosh_cn_backend.py
注意：文件名不要寫錯
whoosh_backend.py和whoosh_cn_backend.py兩個文件更改內容如下：
#導模塊
from .ChineseAnalyzer importChineseAnalyzer#查找
analyzer=StemmingAnalyzer()#改為
analyzer=ChineseAnalyzer()
7、在模板中創建搜索欄
在templates下創建index.html
啟動項目，然后在瀏覽器中輸入：http://127.0.0.1:8000/index
????
8、其他配置
增加更多變量
from haystack.views importSearchViewfrom .models import *
classMySeachView(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_listreturncontext#路由修改
url(r‘^search/‘, search_views.MySeachView(), name=‘haystack_search‘),
高亮顯示
{% highlight result.summary with query %}
# 這里可以限制最終{{ result.summary }}被高亮處理后的長度
{% highlight result.summary with query max_length 40 %}
#html中
}
總結
以上是生活随笔為你收集整理的php haystack,haystack(示例代码)的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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