搜索引擎工作原理

1.搜索引擎工作原理

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

测试结果

posted @ 2020-11-11 21:41 小王小王ii 阅读(565) 评论(0) 编辑收藏举报

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