1.什么是HaystackHaystack是django的开源全文搜索框架(全文检索不同于特定字段的模糊查询，使用全文检索的效率更高 )，该框架支持**Solr**,**Elasticsearch**,**Whoosh**, ***Xapian*搜索引擎它是一个可插拔的后端（很像Django的数据库层），所以几乎你所有写的代码都可以在不同搜索引擎之间便捷切换。全文检索不同于特定字段的模糊查询，使用全文检索的效率更高，并且能够对于中文进行分词处理。haystack：django的一个包，可以方便地对model里面的内容进行索引、搜索，设计为支持whoosh,solr,Xapian,Elasticsearc四种全文检索引擎后端，属于一种全文检索的框架。whoosh：纯Python编写的全文搜索引擎，虽然性能比不上sphinx、xapian、Elasticsearc等，但是无二进制包，程序不会莫名其妙的崩溃，对于小型的站点，whoosh已经足够使用。jieba：一款免费的中文分词包，如果觉得不好用可以使用一些收费产品。
2.安装pip install django-haystack # 全文检索框架 pip install whoosh # 全文检索引擎 pip install jieba # 分词工具包
3.配置###添加Haystack到`INSTALLED_APPS 跟大多数Django的应用一样，你应该在你的设置文件(通常是`settings.py`)添加Haystack到`INSTALLED_APPS`. 示例：INSTALLED_APPS = ['django.contrib.admin','django.contrib.auth','django.contrib.contenttypes','django.contrib.sessions','django.contrib.sites',# 添加'haystack',# 你的app'blog', ]
4.修改settings.py在你的`settings.py`中，你需要添加一个设置来指示站点配置文件正在使用的后端，以及其它的后端设置。
`HAYSTACK——CONNECTIONS`是必需的设置，并且应该至少是以下的一种：
HAYSTACK_CONNECTIONS = {'default': {'ENGINE': 'haystack.backends.solr_backend.SolrEngine','URL': 'http://127.0.0.1:8983/solr'# ...or for multicore...# 'URL': 'http://127.0.0.1:8983/solr/mysite', }, }
HAYSTACK_CONNECTIONS = {'default': {'ENGINE': 'haystack.backends.elasticsearch_backend.ElasticsearchSearchEngine','URL': 'http://127.0.0.1:9200/','INDEX_NAME': 'haystack',}, }
#需要设置PATH到你的Whoosh索引的文件系统位置 import os HAYSTACK_CONNECTIONS = {'default': {'ENGINE': 'haystack.backends.whoosh_backend.WhooshEngine','PATH': os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'whoosh_index'),}, }# 自动更新索引 HAYSTACK_SIGNAL_PROCESSOR = 'haystack.signals.RealtimeSignalProcessor'
#首先安装Xapian后端（http://github.com/notanumber/xapian-haystack/tree/master） #需要设置PATH到你的Xapian索引的文件系统位置。 import os HAYSTACK_CONNECTIONS = {'default': {'ENGINE': 'xapian_backend.XapianEngine','PATH': os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'xapian_index'),}, }
5.处理数据创建索引 :如果你想针对某个app例如blog做全文检索，则必须在blog的目录下面建立`search_indexes.py`文件，必须是这个文件名，文件名不能修改 from haystack import indexes from app01.models import Article # 类名为表模型加上Index,固定写法 class ArticleIndex(indexes.SearchIndex, indexes.Indexable):#类名必须为需要检索的Model_name+Index，这里需要检索Article，所以创建ArticleIndextext = indexes.CharField(document=True, use_template=True)#创建一个text字段，同样需要命名为该字段 #其它字段desc = indexes.CharField(model_attr='desc')content = indexes.CharField(model_attr='content')def get_model(self):#重写get_model方法，必须要有！return Articledef index_queryset(self, using=None): # 同样需要重写return self.get_model().objects.all()为什么要创建索引？索引就像是一本书的目录，可以为读者提供更快速的导航与查找。在这里也是同样的道理，当数据量非常大的时候，若要从这些数据里找出所有的满足搜索条件的几乎是不太可能的，将会给服务器带来极大的负担。所以我们需要为指定的数据添加一个索引（目录），在这里是为Note创建一个索引，索引的实现细节是我们不需要关心的，至于为它的哪些字段创建索引，怎么指定 ,下面开始讲解: 每个索引里面必须有且只能有一个字段为 document=True，这代表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)。其他的字段只是附属的属性，方便调用，并不作为检索数据.注意：如果使用一个字段设置了document=True，则一般约定此字段名为text，这是在ArticleIndex类里面一贯的命名，以防止后台混乱，当然名字你也可以随便改，不过不建议改。另外，我们在`text`字段上提供了`use_template=True`。这允许我们使用一个数据模板（而不是容易出错的级联）来构建文档搜索引擎索引。你应该在模板目录下建立新的模板`search/indexes/blog/article_text.txt`，并将下面内容放在里面。 #在目录“templates/search/indexes/应用名称/”下创建“模型类名称_text.txt”文件 {{ object.title }} {{ object.desc }} {{ object.content }}这个数据模板的作用是对`Note.title`, `Note.user.get_full_name`,`Note.body`这三个字段建立索引，当检索的时候会对这三个字段做全文检索匹配
6.设置视图： 添加`SearchView`到你的`URLconf` 在你的`URLconf`中添加下面一行：url(r'^search/', include('haystack.urls')),这会拉取Haystack的默认URLconf，它由单独指向`SearchView`实例的URLconf组成。你可以通过传递几个关键参数或者完全重新它来改变这个类的行为。
7.搜索模板你的搜索模板(默认在`search/search.html`)将可能非常简单。下面的足够让你的搜索运行(你的`template/block`应该会不同).<!DOCTYPE html> <html> <head><title></title><style>span.highlighted {color: red;}</style> </head> <body> {% load highlight %} {% if query %}<h3>搜索结果如下：</h3>{% for result in page.object_list %} {# <a href="/{{ result.object.id }}/">{{ result.object.title }}</a><br/>#}<a href="/{{ result.object.id }}/">{% highlight result.object.title with query max_length 2%}</a><br/><p>{{ result.object.content|safe }}</p><p>{% highlight result.object.content with query %}</p>{% 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>需要注意的是`page.object_list`实际上是`SearchResult`对象的列表。这些对象返回索引的所有数据。它们可以通过`{{result.object}}`来访问。所以`{{ result.object.title}}`实际使用的是数据库中Article对象来访问`title`字段的。
注意：可能会报错：
8.重建索引现在你已经配置好了所有的事情，是时候把数据库中的数据放入索引了。Haystack附带的一个命令行管理工具使它变得很容易。简单的运行`./manage.py rebuild_index`。你会得到有多少模型进行了处理并放进索引的统计。
9.使用jieba分词#建立ChineseAnalyzer.py文件 #保存在haystack的安装文件夹下，路径如“D:\python3\Lib\site-packages\haystack\backends” 这一步是改变源代码，使其能够实现对中文分词。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()
#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()
10..在模版中创建搜索栏<form method='get' action="/search/" target="_blank"><input type="text" name="q"><input type="submit" value="查询"> </form>
其他配置：
增加更多变量：from haystack.views import SearchView from .models import * class MySeachView(SearchView): def extra_context(self): #重载extra_context来添加额外的context内容 context = super(MySeachView,self).extra_context() side_list = Topic.objects.filter(kind='major').order_by('add_date')[:8] context['side_list'] = side_list return context #路由修改 url(r'^search/', search_views.MySeachView(), name='haystack_search'),
高亮显示：
{% highlight result.summary with query %} # 这里可以限制最终{{ result.summary }}被高亮处理后的长度 {% highlight result.summary with query max_length 40 %} #html中 <style> span.highlighted { color: red; } </style>