Haystack

1.什么是Haystack

Haystack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

2.安装

pip install django-haystack

				

					
				
				

					
				
				

					
				
				

					
				
			

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',
]

				

					
				
				

					
				
				

					
				
				

					
				
			

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：

Solr示例

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',
    },
}

				

					
				
				

					
				
				

					
				
				

					
				
			

Elasticsearch示例

HAYSTACK_CONNECTIONS = {
    'default': {
        'ENGINE': 'haystack.backends.elasticsearch_backend.ElasticsearchSearchEngine',
        'URL': 'http://127.0.0.1:9200/',
        'INDEX_NAME': 'haystack',
    },
}

				

					
				
				

					
				
				

					
				
				

					
				
			

Whoosh示例

#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'),
    },
}

				

					
				
				

					
				
				

					
				
				

					
				
			

Xapian示例

#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'),
    },
}

				

					
				
				

					
				
				

					
				
				

					
				
			

4.处理数据