Python で Django で haystack を使用する方法: 全文検索フレームワークの例

以下のエディターは、Python と Django での haystack の使用に関する記事を提供します: 全文検索フレームワーク (例付きの説明)。編集者はこれがとても良いものだと思ったので、皆さんの参考として今から共有します。編集者をフォローして一緒に見てみましょう

haystack: 全文検索フレームワーク

whoosh: 純粋な Python で書かれた全文検索エンジン

jieba: 無料の中国語単語分割パッケージ

まず、これら 3 つのパッケージをインストールします

pip install django-haystack
pip install whoosh
pip install jieba

1 settings.py ファイルを変更し、アプリケーション haystack をインストールします

2。 settings.py ファイル内で検索エンジンを設定します

HAYSTACK_CONNECTIONS = {
 'default': {
  # 使用whoosh引擎
  'ENGINE': 'haystack.backends.whoosh_cn_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'

3. templates ディレクトリの下に "search/indexes/blog/" ディレクトリを作成し、ブログ アプリケーション名の下にファイル blog_text.txt を作成します
#指定インデックスの属性

{{ object.title }}
{{ object.text}}
{{ object.keywords }}

4. search_indexes を作成します

from haystack import indexes
from models import Post #指定对于某个类的某些数据建立索引
class GoodsInfoIndex(indexes.SearchIndex, indexes.Indexable): 
 text = indexes.CharField(document=True, use_template=True)
 def get_model(self):  
 return Post #搜索的模型类
 def index_queryset(self, using=None):  
  return self.get_model().objects.all()

5.

1. haystack ファイルを変更します

2. 仮想環境 py_django で haystack ディレクトリを見つけます。このディレクトリは、使用している Python 環境に応じて異なります。

3. site-packages/haystack/backends/ ChineseAnalyzer.py という名前のファイルを作成し、中国語単語分割用の次のコードを記述します

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.

1. whoosh_backend.py ファイルをコピーして変更します。コピーしたファイルに中国語単語分割モジュールを次の名前でインポートします

whoosh_cn_backend.py

from . ChineseAnalyzer import ChineseAnalyzer

2. 単語分析クラスを中国語に変更します

analyzer=StemmingAnalyzer()を探して次のように変更します。 analyzer= ChineseAnalyzer()

7. 最後のステップは、初期インデックス データを作成することです

python manage.py build_index

8. template/indexes/ に検索テンプレートを作成し、search.html テンプレートを作成します

結果はページ分割され、ビューはテンプレートに渡されます。 コンテキストは次のとおりです

query: 検索キーワード

page: 現在のページのページ オブジェクト

paginator: paginator オブジェクト

9 モジュールをインポートします。独自のアプリケーション ビュー

from haystack.generic_views import SearchView

カスタム コンテキストをテンプレートに渡せるように、get_context_data メソッドをオーバーライドするクラスを定義します。

class GoodsSearchView(SearchView):
　　def get_context_data(self, *args, **kwargs):
　　　　context = super().get_context_data(*args, **kwargs)
　　　　context['iscart']=1
　　　　context['qwjs']=2
　　　　return context

この URL をアプリケーションの URL ファイルに追加し、クラスをビュー メソッド .as_view() として使用します

url('^search/$', views.BlogSearchView.as_view())

以上がPython で Django で haystack を使用する方法: 全文検索フレームワークの例の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。