安装和配置
1.安装。
pip install django-haystack==2.6.1# 安装全文检索框架
pip install whoosh==2.7.4# 安装whoosh搜索引擎
2.配置。
在settings.py文件中添加如下配置:INSTALLED_APPS = (# ...'haystack',# 全文检索框架# ...)
# 全文检索框架配置
HAYSTACK_CONNECTIONS = {'default': {# 使用whoosh引擎'ENGINE':'haystack.backends.whoosh_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'
索引文件生成
1.在goods应用目录下新建一个search_indexes.py文件，在其中定义一个商品索引类。
from haystack import indexes
from goods.models import GoodsSKU
#指定对于某个类的某些数据建立索引
class GoodsSKUIndex(indexes.SearchIndex, indexes.Indexable):
text = indexes.CharField(document=True,use_template=True)
def get_model(self):
return GoodsSKU
def index_queryset(self, using=None):
returnself.get_model().objects.all()
2.在templates下面新建目录search/indexes/goods。
3.在商品的目录下创建goodssku_text.txt。
4.在goodssku_text.txt中指定根据哪些字段建立索引。
5.在终端执行如下命令生成索引文件。
python manage.py rebuild_index
更改分词方式
1.安装jieba分词包。
pip install jieba
2.进入haystack目录。
/home/python/.virtualenvs/dailyfresh/lib/python3.5/site-packages/haystack/backends/
3.在上面的目录中创建ChineseAnalyzer.py文件。
impor tjieba
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()
4.复制whoosh_backend.py文件为如下名称。
whoosh_cn_backend.py
5.打开whoosh_cn_backend.py，引入中文分析类，内部采用jieba分词。
from .ChineseAnalyzer import ChineseAnalyzer
6.更改whoosh_cn_backend.py文件中使用的词语分析类。
查找
analyzer=StemmingAnalyzer()
改为
analyzer=ChineseAnalyzer()
7.修改settings.py文件中的配置项。
8.重新创建索引数据。
python manage.py rebuild_index
