HayStack
一、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.
二、安装配置
1、安装
pip install django-haystack
2、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
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'),
},
}
三、处理数据
创建SearchIndexes
SearchIndexes对象是Haystack决定那些数据应该放入索引和处理流数据的方式。你可以把它们看作是Django的Models或Forms,它们是基于字段和数据操作/存储的。
你通常为你期望索引的每一个Model都创建一个唯一的SearchIndex。虽然你可以在不同的model中重复使用相同的SearchIndex,只要你小心的做并且字段名很规范。
为了建立SearchIndex,所有的都是indexes.SearchIndex和indexe.Indexable的子类。定义要存储数据的字段,定义get_model方法。
我们会在下面创建和Note模型对应的NoteIndex。这个代码通常在search_indexes.py中。尽管这不是必须的。这使得Haystack能自动的检测到它。NoteIndex应该看起来像:
import datetime
from haystack import indexes
from myapp.models import Note
class NoteIndex(indexes.SearchIndex, indexes.Indexable):
text = indexes.CharField(document=True, use_template=True)
author = indexes.CharField(model_attr='user')
pub_date = indexes.DateTimeField(model_attr='pub_date')
def get_model(self):
return Note
def index_queryset(self, using=None):
"""Used when the entire index for model is updated."""
return self.get_model().objects.filter(pub_date__lte=datetime.datetime.now())
每个SerachIndex需要有一个(仅有一个)一个字段document=True.这个指示着Haystack和搜索引擎把那个字段作为主要的检索。
当你选择document=True字段时,它应该在你的SearchIndex类里面始终如一,以避免后端的混淆。一个便捷的命名是text。
在所有的样例中这个text字段名并没有什么特殊。它也可以是其他任何命名,你可以叫它pink_polka_dot也是没有关系的。只是简单便利的交做text。
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/myapp/note_text.txt,并将下面内容放在里面。
{{ object.title }}
{{ object.user.get_full_name }}
{{ object.body }}
此外,我们增加了其他字段(author和pub_date)。当我们提供额外的过滤选项的时候这是很有用的。来至Haystack的多个SearchField类能处理大多数的数据。
一个常见的主题是允许管理员用户在未来添加内容,而不马上在网站展示,直到未来某个时间点。我们特别自定义了index_queryset方法来防止未来的这些项添加到索引。