搜索
搜索可以使用最原始的模糊匹配的like方式進行搜索。當然這種搜索方式對於一些小量的數據是非常合適的。但是隨着數據量越來越大。這時候我們就需要使用搜索引擎了。搜索引擎會將所有需要搜索的數據使用算法做一個索引，以後搜索的時候就只需要根據這個索引即可找到相應的數據。搜索引擎做索引的過程會比較慢，甚至佔用空間，但是一旦索引建立完成，那麼以後再搜索的時候就會很快了。
django-haystack插件概述
這個插件是專門給Django提供搜索功能的。django-haystack提供了一個搜索的接口，底層可以根據自己的需求更換搜索引擎。他其實有點類似於Django中的ORM插件，提供了一個操作數據庫的接口，但是底層具體使用哪個數據庫是可以自己設置的。
django-haystack支持的搜索引擎有Solr、Elasticsearch、Whoosh、Xapian等。Whoosh是基於純Python的搜索引擎，檢索速度快，集成方便。
安裝
1 pip3 install django-haystack 2 pip3 install whoosh
集成步驟
1.在項目中安裝django-haystack，在settings.py
1 INSTALLED_APPS = [ 2 'django.contrib.admin', 3 'django.contrib.auth', 4 'django.contrib.contenttypes', 5 'django.contrib.sessions', 6 'django.contrib.sites', 7 8 # 添加 9 'haystack', 10 ]
2.設置搜索引擎,在settings中
1 HAYSTACK_CONNECTIONS = {
2 'default': {
3 # 設置haystack的搜索引擎
4 'ENGINE': 'haystack.backends.whoosh_backend.WhooshEngine',
5 # 設置索引文件的位置
6 'PATH': os.path.join(BASE_DIR, 'whoosh_index'),
7 }
8 }
如果不想每次數據操作後都要手動的創建索引，可以在settings中配置：
1 # 增刪改查後自動創建索引 2 HAYSTACK_SIGNAL_PROCESSOR = 'haystack.signals.RealtimeSignalProcessor'
3.創建索引類
在模型所屬的app下創建一個search_indexes.py文件，然後創建索引類。假如要給News app創建索引，代碼如下：
class NewsIndex(indexes.SearchIndex,indexes.Indexable):
text = indexes.CharField(document=True,use_template=True)
def get_model(self):
return News
def index_queryset(self, using=None):
return self.get_model().objects.all()
4.添加url映射
1 urlpatterns = [
2 path('',views.index,name='index'),
3 # 添加search的url映射
4 path('search/',include('haystack.urls')),
5 path('news/', include("apps.news.urls")),
6 ]
5.添加模板
在templates文件夾下創建以下結構的目錄：
1 templates 2 search 3 indexes 4 news(app的名字) 5 news(模型的名字)_text.txt
然後在news_text.txt中添加需要被索引的字段
1 # 根據標題和內容文本
2 {{ object.title }}
3 {{ object.content }}
緊接着templates文件下創建search.html模板文件，haystack會自動在templates文件下尋找這個模板文件渲染，並且會給這個模板傳入page/paginator/query等參數，django內置的分頁與查詢的關鍵字。我們可以通過page.object_list獲取到查詢出來的數據。
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6.建立索引
1 python manage.py rebuild_index
7.使用jieba分詞替換Whoosh默認的分詞
Whoosh默認是採用正則表達式進行分詞的，這對於英文詞彙適用，但是中文支持的不好，這裏替換爲jieba分詞，jieba分詞庫對中文卻支持的好。
安裝
1 pip3 install jieba
安裝完成後，複製()你的python所在的安裝目錄)E:\python\Lib\site-packages\haystack\backends\whoosh_backend.py其中的代碼，然後在當前目錄創建一個名叫whoosh_cn_backend.py文件，把剛剛複製的代碼粘貼進去，然後再添加以下代碼：
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()
然後再將之前的代碼中的分析器analyzer=StemmingAnalyzer()替換爲analyzer=ChineseAnalyzer()就行了。