之前试过HayStack+Whoosh的方案,但是配置麻烦,而且对于接口调用的支持也不友好, 看了一下文档看得云里雾里,索性自己实现一个全文检索功能,其实也不复杂。
- 构建索引
- 运行创建model索引配置文件
- 配置哪些model需要加入索引
- 运行创建字段索引配置文件
- 配置哪些model的字段需要加入索引
- 运行构建索引
- 初始化索引
- 提交搜索请求
- 获取搜索结果
pip install cloversearch
将cloversearch
加入INSTALLED_APPS
# 加入INSTALLED_APPS
INSTALLED_APPS = [
'cloversearch'
]
添加cloversearch
的基本配置:
详细配置请看下方的配置说明
CLOVER_SEARCH = {
# 需要索引的App列表,必填
'APP_LIST': [''],
# 存放配置的目录,必填
'CONFIG_DIR': '',
# 索引数据保存目录,必填
'INDEX_DIR': '',
}
注意!首次使用搜索引擎时以下命令的执行顺序不可以颠倒,一定要创建配置,并且配置了需要加入检索的字段后才可以建立索引。
# 扫描所有model,并且创建model配置
python manage.py scan_models
执行该命令后会在CONFIG_DIR
里配置的路径里生成models_config.ini
文件,内容类似下面这样:
请在models_config
配置文件里设置需要开启索引的model
[app_name]
model1 = true
model2 = true
model3 = false
接下来扫描开启了索引功能的model
里包含的字段:
# 扫描所有开启索引功能model里的字段,并且创建field配置
python manage.py scan_fields
执行该命令后会在CONFIG_DIR
里配置的路径里生成[app_name]_fields_config.ini
文件
目前cloversearch
只扫描CharField
和TextField
类型的字段
[app_name]
对应具体的app
名称,文件内容类似下面这样:
[model_name]
field1 = true
field2 = true
field3 = true
field4 = false
配置完成之后就可以执行以下命令建立搜索引擎的索引了,建立索引的时间视数据量大小而定
# 建立索引
python manage.py build_index
from cloversearch.query import SearchQuery
result = SearchQuery.query('搜索关键词')
SearchQuery.query()
方法返回一个SearchResultSet
对象,有关SearchResultSet
的简单用法如下:
from cloversearch.query import SearchQuery
result = SearchQuery.query('搜索关键词')
# 返回 SearchResultObject 类型的 list
result_list = result.all
for item in result_list:
# 输出序列化的搜索结果对象
print(item.__dict__)
models_index_config.ini
: model索引配置文件fields_index_config.ini
: 字段索引配置文件search
: 检索框架目录index
: 索引数据目录{ModelName}/{PrimaryKey}
: 索引数据clean_data.json
: 经过字符过滤后的数据keywords.json
: 关键词数据
config.py
: 框架配置管理器,用于解析Django配置encoder.py': 用于处理
SearchQueryObject的
JsonEncoder`index_builder.py
: 索引构建相关create_model_config()
: 创建model索引配置文件create_field_config()
: 创建字段索引配置文件build()
: 构建索引
indexes.py
: 索引操作相关class Index
: 索引类,一个Index对应的就是数据库表里的一行class IndexManager
: 用于关于索引的类,单例模式
processer.py
: 文本处理word_segment()
: 分词处理character_filter()
: 字符过滤器
query.py
: 搜索请求处理class SearchQueryObject
: 搜索结果对象class SearchQuerySet
: 搜索结果集class SearchQuery
: 搜索处理核心类
import os
BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
CLOVER_SEARCH = {
# 需要索引的App列表,必填
'APP_LIST': [''],
# 存放配置的目录,必填
'CONFIG_DIR': os.path.join(BASE_DIR, 'static', 'search', 'config'),
# 索引数据保存目录,必填
'INDEX_DIR': os.path.join(BASE_DIR, 'static', 'search', 'index'),
# Logger名称
'LOGGER_NAME': 'console',
# 文件默认编码
'DEFAULT_FILE_ENCODING': 'utf-8',
# 默认的model索引配置 (str)
'DEFAULT_MODEL_INDEX_ENABLED_STATE': 'true',
# 默认的字段索引配置 (str)
'DEFAULT_FIELD_INDEX_ENABLED_STATE': 'true',
# Model索引配置文件名
'MODEL_INDEX_CONFIG_FILENAME': 'models_config.ini',
# 字段索引配置文件名后缀,配置需要搜索引擎索引指定model的哪些字段
'FIELD_CONFIG_FILENAME_SUFFIX': '_fields_config.ini',
# 支持的数据库字段类型
'SUPPORT_FIELDS_TYPE': ['CharField', 'TextField']
}
注意:配置了名为
console
的logger才可以看到索引构建过程或者搜索详细过程的输出。
import os
LOGGING = {
'version': 1,
'disable_existing_loggers': True,
'formatters': {
'standard': {
'format': '%(asctime)s [%(name)s:%(lineno)d] [%(module)s:%(funcName)s] [%(levelname)s] %(message)s'}
# 日志格式
},
'filters': {
},
'handlers': {
'console': {
'level': 'DEBUG',
'class': 'logging.StreamHandler',
'formatter': 'standard'
},
},
'loggers': {
'console': {
'handlers': ['console'],
'level': 'DEBUG',
'propagate': True
},
}
}
注意!首次使用搜索引擎时顺序不可以颠倒,一定要创建配置,并且配置了需要加入检索的字段后才可以建立索引。
# 扫描所有model,并且创建model配置
python manage.py scan_models
# 扫描所有开启索引功能model里的字段,并且创建field配置
python manage.py scan_fields
# 建立索引
python manage.py build_index