ubuntu下安装docker django使用whoosh搜索引擎使用es（elasticsearch）代替whoosh

1.docker基本原理

https://www.cnblogs.com/xiaonq/p/10241045.html

2.ubuntu安装docker

2.1 安装docker

# 1.卸载旧版本
sudo apt-get remove docker docker-engine docker.io containerd runc

# 2.更新ubuntu的apt源索引
# 修改apt国内源为中科大源
sudo cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak
sudo sed -i 's/archive.ubuntu.com/mirrors.ustc.edu.cn/' /etc/apt/sources.list
sudo apt update

#3.安装包允许apt通过HTTPS使用仓库
sudo apt-get install \
    apt-transport-https \
    ca-certificates \
    curl \
    software-properties-common

#4.添加Docker官方GPG key
curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -

#5.设置Docker稳定版仓库
#5.1 设置使用官方，很慢
sudo add-apt-repository \
   "deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu \
   $(lsb_release -cs) \
   stable"
#5.2 设置使用阿里云
add-apt-repository "deb [arch=amd64] https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable"
    
#6.添加仓库后，更新apt源索引
sudo apt-get update

#7.安装最新版Docker CE（社区版）
sudo apt-get install docker-ce

#8.检查Docker CE是否安装正确
sudo docker run hello-world

2.2 docker默认是国外源可以设置成国内镜像源

root@linux-node1 django-docker]# vim /etc/docker/daemon.json    # 设置docker镜像源
{
    "registry-mirrors": ["http://hub-mirror.c.163.com"]
}
或者
{
    "registry-mirrors": ["https://docker.mirrors.ustc.edu.cn"]
}

[root@linux-node2 ~]# systemctl daemon-reload                   # 重载文件
[root@linux-node2 ~]# systemctl restart docker                  # 重启docker生效

2.3 docker启动设置

# 启动Docker服务并设置开机启动
systemctl start docker
systemctl enable docker

2.4 docker简单使用（创建一个ngixn容器）

# 1、创建一个nginx容器
 docker run -it nginx
 
 # 2、查看docker运行的容器(可以获取到这个容器的id)
 docker ps
 
 # 3、访问这个容器
 # 进入这个nginx容器（进入的文件系统和宿主机是完全隔离的，有自己独立的文件系统）
 docker exec -it 73877e65c07d bash
 
 # 4、查看当前容器的 IP
 docker inspect 73877e65c07d   # 73877e65c07d是通过docekr ps查看到的容器ID
 curl 172.17.0.2               # 测试这个nginx容器是否可以访问

基本介绍

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

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

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。

配置使用

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
# settings.py 修改haystack配置
# ES引擎
# HAYSTACK_CONNECTIONS = {
#     'default': {
#         'ENGINE': 'haystack.backends.elasticsearch_backend.ElasticsearchSearchEngine',
#         'URL': 'http://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
#     },
# }
# 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'

在子应用下创建索引文件

apps/course/search_indexes.py

"""
author:翔翔
date:
use:
"""
# 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()

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}}

apps/course/whoosh_cn_backend.py

"""
author:翔翔
date:
use:
"""
# 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

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,HttpResponse

# 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):
    # 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:  # 如果分页出错
        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 JsonResponse(result)
    return HttpResponse(json.dumps(result, ensure_ascii=False))

syl/urls.py 添加路由

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

命令构建倒排索引
1. ```
python manage.py rebuild_index
```

测试课程全文检索

测试接口

http://192.168.56.100:8888/search/?q=测试&page=1&page_size=1

测试结果
![image-20201112212145036](C:\Users\wyx\Desktop\小实训\day14 全文检索kounch es docker安装 docker拉取es镜像\图片\image-20201112212145036.png)

返回结果

{
"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
}
]
}

1.docker安装ES

1.拉取docker镜像

# 从仓库拉取镜像
sudo docker image pull delron/elasticsearch-ik:2.4.6-1.0

2.使用docker安装ES

docker run -d -p 9200:9200 -p 9300:9300 --name elasticsearch delron/elasticsearch-ik:2.4.6-1.0

3.在页面中测试

http://192.168.56.100:9200/

报错安装  pip install elasticsearch

2.使用ES替代whoosh全文检索

# settings.py  修改haystack配置
# ES引擎
HAYSTACK_CONNECTIONS = {
    'default': {
        'ENGINE': 'haystack.backends.elasticsearch_backend.ElasticsearchSearchEngine',
        'URL': 'http://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
    },
}

posted @ 2020-11-20 19:29 心-瘾阅读(104) 评论(0) 编辑收藏举报

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心-瘾

ubuntu下安装docker django使用whoosh搜索引擎 使用es（elasticsearch）代替whoosh

1.docker基本原理

2.ubuntu安装docker

2.1 安装docker

2.2 docker默认是国外源可以设置成国内镜像源

2.3 docker启动设置

2.4 docker简单使用（创建一个ngixn容器）

基本介绍

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

安装

什么是haystack？

配置使用

在子应用下创建索引文件

apps/course/search_indexes.py

指定索引模板文件

apps/course/whoosh_cn_backend.py

课程全文检索接口视图函数

course/views.py

syl/urls.py 添加路由

命令构建倒排索引

测试课程全文检索

1.docker安装ES

2.使用ES替代whoosh全文检索

公告

ubuntu下安装docker django使用whoosh搜索引擎使用es（elasticsearch）代替whoosh