Django使用haystack来调用Elasticsearch进行全文检索

2023-10-04 18:59

本文主要是介绍Django使用haystack来调用Elasticsearch进行全文检索,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

django使用haystack来调用Elasticsearch搜索引擎

如何使用django来调用Elasticsearch实现全文的搜索
  Haystack为Django提供了模块化的搜索。它的特点是统一的,熟悉的API,可以让你在不修改代码的情况下使用不同的搜索后端(比如 Solr, Elasticsearch, Whoosh, Xapian 等等)。

环境:django ==1.11.11

1.首先安装相关的依赖包:(这里原作者使用的是drf-haystack,如果项目没有使用drf组件,应该选用haystack包)

pip install drf-haystack 
pip install elasticsearch==2.4.1

drf-haystack官方文档

2.在django项目配置文件settings.py中注册应用:

INSTALLED_APPS = ['django.contrib.admin','django.contrib.auth','django.contrib.contenttypes','django.contrib.sessions','django.contrib.messages','django.contrib.staticfiles','rest_framework',  # DRF'corsheaders',  # JS跨域请求问题'ckeditor',  # 富文本编辑器'ckeditor_uploader',  # 富文本编辑器上传图片模块'django_crontab',  # 定时任务'haystack',  # 对接搜索引擎 -----加这一行!!

3.在django项目配置文件settings.py中指定搜索的后端:(指定使用那个搜索引擎,服务器地址的配置,索引库的名称等配置)

Haystack

HAYSTACK_CONNECTIONS = {'default': {'ENGINE': 'haystack.backends.elasticsearch_backend.ElasticsearchSearchEngine','URL': 'http://服务器_IP:9200/',  # 此处为elasticsearch运行的服务器ip地址,端口号固定为9200'INDEX_NAME': 'fkszdb',  # 指定elasticsearch建立的索引库的名称},
}

当添加、修改、删除数据时,自动生成索引

HAYSTACK_SIGNAL_PROCESSOR = 'haystack.signals.RealtimeSignalProcessor'# 指定搜索结果每页的条数 这里设置成了10条HAYSTACK_SEARCH_RESULTS_PER_PAGE = 10

注意:

HAYSTACK_SIGNAL_PROCESSOR 的配置保证了在Django运行起来后,有新的数据产生时,haystack仍然可以让Elasticsearch实时生成新数据的索引

4.创建索引类:(在需要进行索引的应用的目录下创建文件search_indexes.py, 在该文件内创建该索引类,


索引模型类的名称必须是 模型类名称 + Index

from haystack import indexesfrom .models import SPUclass SPUIndex(indexes.SearchIndex, indexes.Indexable):"""SKU索引数据模型类"""# document=True,表名该字段是主要进行关键字查询的字段, 该字段的索引值可以由多个数据库模型类字段组成(是多个字段,不是多个数据库模型类),具体由哪些模型类字段组成,我们用use_template=True表示后续通过模板来指明,其他字段都是通过model_attr选项指明引用数据库模型类的特定字段。text = indexes.CharField(document=True, use_template=True)def get_model(self):"""返回建立索引的模型类"""return  SPUdef index_queryset(self, using=None):"""返回要建立索引的数据查询集"""return self.get_model().objects.all()# return self.get_model().objects.filter(is_launched=True)

5.在项目的urls.py中添加url

urlpatterns = [...Re_path(r'^search/', include('haystack.urls')),
]

6.在目录“templates/search/indexes/shopadmin/”下创建“模型类名称_text.txt”文件 #spu_text.txt,这里列出了要对哪些列的内容进行检索
在这里插入图片描述

{{ object.name }}
{{ object.description }}

7.建立ChineseAnalyzer.py文件 保存在haystack的安装文件夹下,路径如“python环境下/lib/python3.6/ /site-packages/haystack/backends/”

import jieba
from whoosh.analysis import Tokenizer, Tokenclass 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 = wt.boost = 1.0if 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 tdef ChineseAnalyzer():return ChineseTokenizer()

8.复制whoosh_backend.py文件,改名为whoosh_cn_backend.py 注意:复制出来的文件名,末尾会有一个空格,记得要删除这个空格

from .ChineseAnalyzer import ChineseAnalyzer 
查找
analyzer=StemmingAnalyzer()
改为
analyzer=ChineseAnalyzer()

9.生成索引 初始化索引数据

python manage.py rebuild_index

10.子应用 创建serializers.py —并创建序列搜索序列化类


class SPUIndexSerializer(HaystackSerializer):"""SPU索引结果数据序列化器"""object = SPUSerializer(read_only=True)class Meta:index_classes = [SPUIndex]fields = ('text', 'object')
  1. 新建一个API 继承HaystackViewSet:
# 搜索
class SPUSearchViewSet(HaystackViewSet):"""SKU搜索"""# 返回json重写父类def options(self, request, *args, **kwargs):"""Handler method for HTTP 'OPTIONS' request."""if self.metadata_class is None:return self.http_method_not_allowed(request, *args, **kwargs)data = self.metadata_class().determine_metadata(request, self)return JsonResponse(data, status=status.HTTP_200_OK)def retrieve(self, request, *args, **kwargs):instance = self.get_object()serializer = self.get_serializer(instance)return JsonResponse(serializer.data, safe=False)def list(self, request, *args, **kwargs):queryset = self.filter_queryset(self.get_queryset())page = self.paginate_queryset(queryset)if page is not None:serializer = self.get_serializer(page, many=True)return self.get_paginated_response(serializer.data)serializer = self.get_serializer(queryset, many=True)return JsonResponse(serializer.data, safe=False)def get_paginated_response(self, data):"""Return a paginated style `Response` object for the given output data."""assert self.paginator is not Nonereturn JsonResponse(self.paginator.get_paginated_response(data, safe=False))# 禁用分页pagination_class = None# 索引以 SPU表index_models = [SPU]# 这里的SPUIndexSerializer 是自定义的序列化类serializer_class = SPUIndexSerializer

至于前端我们使用的是小程序,具体不从得知, 百度吧
Elasticsearch 的安装, 我使用docker 拉取的也自行百度吧

这篇关于Django使用haystack来调用Elasticsearch进行全文检索的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/2556

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