课程全文检索接口

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1. 基本内容

前后端不分离: https://www.cnblogs.com/xiaonq/p/12363589.html

1.1 安装

 pip install drf-haystack      # django的开源搜索框架
 pip install whoosh            # 搜索引擎
 pip install jieba             # 中文分词Jieba,由于Whoosh自带的是英文单词，对中文的分词支持不是太好

1.2 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,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。

2.配置使用

2.1 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': 'http://10.211.55.15:9200/', # 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
 #    },
 # }
 # 添加此项，当数据库改变时，会自动更新索引，非常方便
 HAYSTACK_SIGNAL_PROCESSOR = 'haystack.signals.RealtimeSignalProcessor'

2.2 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):
     """
     Course索引类
     """
     # 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)

     # 对那张表进行查询
     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()

2.3 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}}

2.4 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

2.5 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

 # 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 course_index_search(request):
     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
     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": []})
     
     
     # 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: # 如果分页出错
         return JsonResponse({"code": 404, "msg": 'No file found！', "data": []})

     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 JsonResponse(result)

2.6 syl/urls.py 添加路由

 urlpatterns = [
     path('search/', course_index_search),
 ]

2.7 命令构建倒排索引

python manage.py rebuild_index

3. 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

  • 测试结果

  • 返回

 {
     "code": 200,
     "msg": "Search successfully！",
     "data": {
         "count": 1,
         "results": [
             {
                  "id": 1,
                  "title": "Linux入门课程",
                  "desc": "要在实验楼愉快地学习，先要熟练地使用 Linux，本实验介绍 Linux 基 本操作，shell 环境下的常用命令。",
                  "img": "http://192.168.56.100:8888/media/course/linux.jpg",
                  "learner": 222,
                  "status": "1",
                  "course_type": 3
               }
           }
       }
 }
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原文地址：https://www.cnblogs.com/ihszg/p/13866258.html