搜索引擎工作原理 1.搜索引擎工作原理 2.django创建全文索引的过程 3.基本介绍 4.配置使用 6测试课程全文检索
1.倒排索引
- 搜索引擎中存储的是倒排索引,就是分好的词,和词语文章的关联
- 事先把文章使用分词打散,以词为依据,标记清楚对应的文章的编号
- 查询时
- 把查询的语句也进行分词,然后根据分词,找到那些文章中包含了这些词
2.django创建全文索引的过程
- 1.django中提供的是结构化数据(mysql中)
- 2.haystack把结构化转非结构化
- 3.搜索引擎把非结构化转分词
3.基本介绍
前后端不分离:https://www.cnblogs.com/xiaonq/p/12363589.html
3.1安装
pip install drf-haystack # django的开源 搜索框架(python语音写的,搜索框架可以使用其他 语音的搜索引擎)
pip install whoosh # 搜索引擎(python语音写的)
pip install jieba # 中文分词Jieba,由于Whoosh自带的是英文分词,对中文的分词支持 不是太好
3.2 什么是haystack?
- haystack是django的开源搜索框架,该框架支持 Solr,Elasticsearch,Whoosh, Xapian 搜索引
*擎,不用更改代码,直接切换引擎,减少代码量。 - 搜索引擎使用Whoosh,这是一个由纯Python实现的全文搜索引擎,没有二进制文件等,比较小
- 巧,配置比较简单,当然性能自然略低。
- 中文分词Jieba,由于Whoosh自带的是英文分词,对中文的分词支持不是太好,故用jieba替换
- whoosh的分词组件。
4.配置使用
4.1 syl/settings.py 全文检索配置
'''1.注册app '''
INSTALLED_APPS = [
'haystack', # haystack要放在应用的上面
]
'''2.模板路径 '''
TEMPLATES = [
{
'DIRS': [os.path.join(BASE_DIR,'templates')],
},
]
'''3.全文检索配置'''
HAYSTACK_SEARCH_RESULTS_PER_PAGE = 15 # 搜索出多条数据时需要分页
HAYSTACK_CONNECTIONS = {
'default': {
# 'ENGINE': 'haystack.backends.whoosh_backend.WhooshEngine',
'ENGINE': 'course.whoosh_cn_backend.MyWhooshEngine',
'PATH': os.path.join(BASE_DIR, 'whoosh_index'), # 指定倒排索引
存放位置
},
# # ES引擎
#HAYSTACK_CONNECTIONS = {
# 'default': {
# 'ENGINE':'haystack.backends.elasticsearch_backend.ElasticsearchSearchEngine',
#'URL': '127.0.0.1:9200', # Elasticsearch服务器ip地址,端口号固 定为9200
# 'INDEX_NAME': 'syl', # Elasticsearch建立的反向索引库的名称 # },
# }
3.2 在子应用下创建索引文件
- apps/course/search_indexes.py
# apps/course/search_indexes.py
# 文件名必须是 search_indexes.py
from haystack import indexes
from .models import Course
# 修改此处,类名为模型类的名称+Index,
# 比如模型类为GoodsInfo,则这里类名为GoodsInfoIndex(其 实可以随便写)
class CourseIndex(indexes.SearchIndex,indexes.Indexable):
'''
Cour索引lei
'''
# text为索引字段
# 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
# use_template=True 指定根据表中的那些字段建立索引文件的说明放在一个文件中
text=indexes.CharField(document=True,use_template=True)
#那张表进行查询
def get_model(self): # 重载get_model方法,必须要有
"""返回建立索引的模型类"""
return Course # 返回这个model
# 建立索引的数据
def index_queryset(self, using=None):
"""返回要建立索引的数据查询集"""
# 这个方法返回什么内容,最终就会对那些方法建立索引,这里是对所有字段建立索引
return self.get_model().objects.all()
3.3 指定索引模板文件
templates/search/indexes/course/course_text.txt
# 创建文件路径命名必须这个规范:templates/search/indexes/应用名称/模型类名称_text.txt
{{object.id}}
{{object.title}}
{{object.desc}}
3..4 修改为jieba分词中的中文分析器
apps/course/whoosh_cn_backend.py
#更换 text 字段的 分析方式, 变为jieba分词中的中文分析器
from haystack.backends.whoosh_backend import WhooshEngine,WhooshSearchBackend
from whoosh.fields import TEXT
from jieba.analyse import ChineseAnalyzer
class MyWhooshSearchBackend(WhooshSearchBackend):
def build_schema(self, fields):
(content_field_name,schema)=super().build_schema(fields)
#指定whoosh使用jieba进行分词
schema._fields['text']=TEXT(stored=True,
analyzer=ChineseAnalyzer(),
field_boost=fields.get('text').boost,
sortable=True)
return (content_field_name,schema)
class MyWhooshEngine(WhooshEngine):
backend = MyWhooshSearchBackend
4.5 课程全文检索接口视图函数
- course/views.py
from syl import settings
from django.core.paginator import InvalidPage,Paginator
from haystack.forms import ModelSearchForm
from django.http import JsonResponse
# Create your views here.
# 如果settings.py中配置就是用settings中配置的,否则就每页15条
RESULTS_PER_PAGE=getattr(settings,'HAYSTACK_SEARCH_RESULTS_PER_PAGE',15)
def coure_index_search(request):
# 1.获取前端传过来的关键字(查询数据)
query=request.GET.get('q',None)
page=int(request.GET.get('page',1))# 第几页
page_size=int(request.GET.get('page_size',RESULTS_PER_PAGE)) #每页多少条
# 2.获取查询条件,进行查询
if query:
form=ModelSearchForm(request.GET,load_all=True) # 将查询条件传递给查询对象
if form.is_valid():
results=form.search() # 查询出来的最终数据
else:
results=[]
else:
return JsonResponse({'code':404,'msg':'No file found!','data':[]})
#3.对结果集进行分页
paginator=Paginator(results,page_size)
try:
page=paginator.page(page)# 从分好的页中拿第几页
except InvalidPage:
return JsonResponse({'code':404,'msg':'No file found!','data':[]})
# 4.把查询的分页结果集对象转换成json格式
jsondata=[]
for result in page.object_list: # 分页后的课程查询结果
data={
'id':result.object.id,
'title':result.object.title,
'desc':result.object.desc,
'img':request.scheme+'//'+request.META['HTTP_HOST']+result.object.img.url,
# 'follower': result.object.follower,
'learner':result.object.learner,
'status':result.object.status,
'course_type':result.object.course_type.id
}
jsondata.append(data)
result={
'code':200,
'msg':'Search successfully',
'data':{'count':page.paginator.count,'results':jsondata}
}
return HttpResponse(json.dumps(result,ensure_ascii=False))
5.6 syl/urls.py 添加路由
from django.conf.urls.static import static
from course.views import *
urlpatterns = [
path('search/',coure_index_search)
]
5.7 命令构建倒排索引
python manage.py rebuild_index
6测试课程全文检索
测试接口
http://192.168.56.100:8888/search/?q=入门&page=1&page_size=1