今天小编就为大家分享一篇django 使用全局搜索功能的实例详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
安装需要的包
1 第一步:
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：全文检索的框架，支持whoosh、solr、Xapian、Elasticsearc四种全文检索引擎
whoosh：纯Python编写的全文搜索引擎对于小型的站点，whoosh已经足够使用
jieba：一款免费的中文分词包
1）在虚拟环境中依次安装需要的包。
pip install django-haystack pip install whoosh pip install jieba
2 注册app
INSTALLED_APPS = ( ... 'haystack', )
创建的models
class GoodInfo(models.Model): message = models.CharField(max_length=100) content = models.TextField() def __str__(self): return self.message
3 在settings 中配置搜索引擎
# 全文搜索引擎的配置 HAYSTACK_CONNECTIONS = { 'default': { # 使用whoosh引擎 'ENGINE': 'haystack.backend.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'
4 在项目的urls.py中添加搜索的配置。
url(r'^search/', include('haystack.urls')),
5 在创建的app目录下创建search_indexes.py 编写一下程序
from haystack import indexes from .models import GoodInfo # 对指定的某个类的某些数据建立索引 class GoodInfoIndex(indexes.SearchIndex, indexes.Indexable): text = indexes.CharField(document=True, use_template=True) def get_model(self): return GoodInfo def index_queryset(self, using=None): return self.get_model().objects.all()
6 在templates目录下创建”search/indexes/app06/”目录。(app06 为自己创建的app的名称)
在文件夹中创建 “goodinfo_text.txt”文件。 (goodinfo 为自己创建的数据库的名称)
#指定索引的属性 {{object.content}} (content 为自己创建的表的一个字段 把这个字段指定为索引字段)
7 找到虚拟环境django下安装的haystack目录。
/home/python/.virtualenvs/django/lib/python2.7/site-packages/haystack/backends/
在上面的目录中创建ChineseAnalyzer.py文件。
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()
8）复制whoosh_backend.py文件，改为如下名称：
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。
whoosh_cn_backend.py
9）打开复制出来的新文件，引入中文分析类，内部采用jieba分词。
from .ChineseAnalyzer import ChineseAnalyzer
10）更改词语分析类。
查找
analyzer=StemmingAnalyzer()
改为
analyzer=ChineseAnalyzer()
11）初始化索引数据。
python manage.py rebuild_index
按照提示 输入 y 后 生成索引 在主目录下 会生成一个whoosh_index 文件夹 其中放置三个索引文件
配置好后 就该开始使用了
按照配置，在admin管理中添加数据后，会自动为数据创建索引，可以直接进行搜索，可以先创建一些测试数据。
1）在app06/views.py中定义视图query。
def query(request): return render(request,'booktest/query.html')
2）在app06/urls.py中配置。
url(r'^query/', views.query),
3）在templates/app06/目录中创建模板query.html。
参数q表示搜索内容，传递到模板中的数据为query。
<title>全文检索</title> ( 提交的路径就是 在urls 中配置的) # (这里注意 input的name属性 必须是 q 不能改变) <br>
4）自定义搜索结果模板：在templates/search/目录下创建search.html。
搜索结果进行分页，视图向模板中传递的上下文如下：
(这个上下文 是 搜素引擎自动给返回的 不需要我们自己去写视图函数来进行返回 直接进行使用就可以)
query：搜索关键字
page：当前页的page对象
paginator：分页paginator对象
视图接收的参数如下：
参数q表示搜索内容，传递到模板中的数据为query
参数page表示当前页码
<title>全文检索--结果页</title><div style="color:transparent">来源gaodai^.ma#com搞#代!码网</div> <h1>搜索 <b>{{query}}</b> 结果如下：</h1><ul> {%for item in page%} (注意这里面的对象的获取方式 ) <li>{{item.object.id}}--{{item.object.content|safe}}</li> {%empty%} <li>啥也没找到</li> {%endfor%} </ul><hr> {%for pindex in page.paginator.page_range%} (后面的是返回的是全部的页码) {%if pindex == page.number%} (page.number) 返回的是当前的页码 {{pindex}} {%else%} (按照页码进行翻页的时候 也要注意 这样的翻页方式) {{pindex}} {%endif%} {%endfor%}
5）运行服务器，在浏览器中输入如下地址：
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