django全文检索和富文本编辑器
富文本编辑器
安装模块 pip install django-tinymce==2.6.0,安装完成后，可以使用在Admin管理中，也可以自定义表单使用。
在admin页面使用
settings.py
INSTALLED_APPS = (
...
'tinymce',
)
TINYMCE_DEFAULT_CONFIG = {
'theme': 'advanced',
'width': 600,
'height': 400,
}
urls.py
urlpatterns = [
...
url(r'^tinymce/', include('tinymce.urls')),
]
models.py
from django.db import models
from tinymce.models import HTMLField
class Book(models.Model):
# 最终保存到数据库的是带有html标签的字符串
content=HTMLField()
admin.py
from django.contrib import admin
from booktest.models import *
class BookAdmin(admin.ModelAdmin):
list_display = ['id']
admin.site.register(Book,BookAdmin)
自定义使用
- 在site-packages/tinymce/static/tiny_mce目录拷贝tiny_mce_src.js文件、langs文件夹以及themes文件夹拷贝到项目目录下的static/js/目录下
- 在相应模版引入tiny_mce_src.js文件
<html>
<head>
<title>自定义使用tinymce</title>
<script type="text/javascript" src='/static/js/tiny_mce.js'></script>
<script type="text/javascript">
tinyMCE.init({
'mode':'textareas',
'theme':'advanced',
'width':400,
'height':100
});
</script>
</head>
<body>
<form method="post" action="#">
<textarea name='content'>孙悟空三打白骨精</textarea>
</form>
</body>
</html>
django 全文搜索
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，点击查看官方网站。
-
whoosh：纯Python编写的全文搜索引擎，虽然性能比不上sphinx、xapian、Elasticsearc等，但是无二进制包，程序不会莫名其妙的崩溃，对于小型的站点，whoosh已经足够使用，点击查看whoosh文档。
-
jieba：一款免费的中文分词包，用于whoosh的分词效果不好的补充
-
安装依赖包:
pip3 install django-haystack
pip3 install whoosh
pip3 install jieba
- 在site-packages/haystack/backends/目录创建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()
- 复制whoosh_backend.py文件，改为如下名称whoosh_cn_backend.py
- 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 - 更改词语分析类
查找
analyzer=StemmingAnalyzer()
改为
analyzer=ChineseAnalyzer()
- settings.py
INSTALLED_APPS = (
...
'haystack',
)
...
HAYSTACK_CONNECTIONS = {
'default': {
#使用whoosh引擎
'ENGINE': 'haystack.backends.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'
urls.py添加一条记录：url(r'^search/', include('haystack.urls'))
- 在对应的app目录下创建search_indexes.py文件，这里的app是app01
from haystack import indexes
from booktest.models import GoodsInfo
#指定对于某个类的某些数据建立索引
class BookIndex(indexes.SearchIndex, indexes.Indexable):
text = indexes.CharField(document=True, use_template=True)
def get_model(self):
return Book
def index_queryset(self, using=None):
# 对所有对象做分词
return self.get_model().objects.all()
- 在templates目录下创建"search/indexes/app01/"目录
- 在上面的目录中创建"book_text.txt"文件,名字是模型名小写_text.txt,
# 指定索引的属性
{{object.content}}
- 生成索引文件：
python manage.py rebuild_index - 使用
<html>
<head>
<title>全文检索</title>
</head>
<body>
<form method='get' action="/search/" target="_blank">
<input type="text" name="q">
<br>
<input type="submit" value="查询">
</form>
</body>
</html>
请求方式必须是get，name必须是q。
- 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：
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
<html>
<head>
<title>全文检索--结果页</title>
</head>
<body>
<h1>搜索 <b>{{query}}</b> 结果如下：</h1>
<ul>
{%for item in page%}
<li>{{item.object.id}}--{{item.object.|safe}}</li>
{%empty%}
<li>啥也没找到</li>
{%endfor%}
</ul>
<hr>
{%for pindex in page.paginator.page_range%}
{%if pindex == page.number%}
{{pindex}}
{%else%}
<a href="?q={{query}}&page={{pindex}}">{{pindex}}</a>
{%endif%}
{%endfor%}
</body>
</html>
