Django中全文检索（whoosh+jieba+haystac
本文操作环境：
whoosh 2.7.4
django-haystack 2.8.1
jieba 0.39
环境配置
1、pip install django-haystack # 安装haystack
2、pip install whoosh # 安装whoosh
3、pip install jieba # 安装jieba
1、配置setting.py文件，
（1）将haystack作为一个app添加进去
INSTALLED_APPS = [
'django.contrib.admin',
'django.contrib.auth',
'django.contrib.contenttypes',
'django.contrib.sessions',
'django.contrib.messages',
'django.contrib.staticfiles',
'goods',
'xadmin',
'crispy_forms',
'reversion',
# 全文检索
'haystack',
]
（2）这里需要添加whoosh引擎，这里需要添加另一个配置文件先不添加了。后面会添加
（3）分页的设置
页数设置
HAYSTACK_SEARCH_RESULTS_PER_PAGE = 10
（4）索引设置
索引生成设置
HAYSTACK_SIGNAL_PROCESSOR = 'haystack.signals.RealtimeSignalProcessor'
以上就是针对setting文件的设置
2、app（子模块）下
（1）在你已经存在app下创建一个search_indexes.py文件，这个文件是用来设置索引文件的。
from haystack import indexes
from goods.models import Good
class GoodIndex(indexes.SearchIndex, indexes.Indexable):
text = indexes.CharField(document=True,use_template=True)
def get_model(self):
# print("这里是search_index中的函数",Good.name)
return Good
def index_queryset(self,using=None):
# print("这里是search_index中的回调函数",self.get_model().objects.all())
return self.get_model().objects.all()
以下有的内容我也不是足够明白，为复制粘贴的内容，感兴趣的话可以再找找其他文档借鉴
➢ 如果想针对某个应用（如 good应用）做全文检索，则必须在应用的目录下面建立。search_indexes.py 文件，文件名不能修改。否则报错：No fields were found in any search_indexes。
➢ ArticleIndex：索引类，继承 SearchIndex 和 Indexable
➢ 类名必须为需要检索的 Model_name+Index，这里需要检索 Article 类，所以创建ArticleIndex。
➢ 索引类的作用：类似于一本书的目录，可以为读者提供更快速的导航与查找。类似的我们需要为指定的数据添加一个索引（目录），以实现在大数据中的搜索。
➢ document=True，这代表 django 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)。每个索引类中必须有且只能有一个字段 document=True,一般约定此字段名为 text，这是 SearchIndex 类里一贯的命名，以防止后台混乱，莫改。use_template=True，这样就允许我们使用数据模板去建立搜索引擎索引的文件。
（2）在子模块下的templates文件夹中，创建“templates/search/indexes/app(子模块）名称/”下创建“模型类名称_text.txt”的文件
{{ object.title }}
{{ object.content }}
（3）在templates文件夹下创建一个“/search/search.html”文件，在其中定义检索成功后的界面展示。
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title></title>
</head>
<body>
<form method="get" action=".">
<table>
{{form.as_table}}
<tr>
<td></td>
<td>
<input type="submit" value="Search">
</td>
</tr>
</table>
</form>
{{ query }}
{% if query %}
<h3>搜索结果如下：</h3>
{{ page|length }}
{% for result in page.object_list %}
<a href="/blog/details_article/{{ result.object.id }}/{{ result.object.id }}/">
{{ result.object.name }}
</a><br/>
{% 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>
注释：变量 query：搜索的字符串。 变量 page：haystack 对搜索结果做了分页，传给模板的变量 page 有 object_list 属性，它是一个 list，里面包含了一页所要展示的 model 对象集合 对其循环显示。
3、在根模块下的urls.py文件中配置（即和setting同一目录下的urls）
url(r'^search/',include("haystack.urls")),
4、可以直接进行创建索引操作，但此时当搜索中文时，还无法识别，需要引入jieba。
5、在“F:\Python\3.6.5_version\Lib\site-packages\haystack\backends\ “下创建一个ChineseAnalyzer.py文件。
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()
6、（和第五步在同一文件夹下）修改backends文件夹下的whoosh_backend.py为whoosh_cn_backend.py,第一行代码添加，第二行代码是修改后的内容，查找关键词“analyzer”，可以找到。
from .ChineseAnalyzer import ChineseAnalyzer
analyzer=ChineseAnalyzer()
同时在setting文件中添加指定搜索引擎，
HAYSTACK_CONNECTIONS = {
'default': {
'ENGINE': 'haystack.backends.whoosh_cn_backend.WhooshEngine',# 将来需要修改
'PATH': os.path.join(BASE_DIR, 'whoosh_index'),
}
}
7、接下来就可以进行索引创建了。
python manage.py rebuild_index
如何知道配置成功与否和哪里出错了？
这里可以看到对6个对象进行了索引，而且用到了jieba.cache说明索引成功也用到了jieba，反之则没成功。
image.png
