Haystack扩展建立索引(Elasticsearch)

python编程快速上手（持续更新中…） python实战项目(Django技术点)

提示：
Elasticsearch的底层是开源库Lucene。但是没法直接使用 Lucene，必须自己写代码去调用它的接口。
思考：
我们如何对接 Elasticsearch服务端？
解决方案：
Haystack

1. Haystack介绍和安装配置 1.Haystack介绍

Haystack 是在Django中对接搜索引擎的框架，搭建了用户和搜索引擎之间的沟通桥梁。
我们在Django中可以通过使用 Haystack 来调用 Elasticsearch 搜索引擎。
Haystack 可以在不修改代码的情况下使用不同的搜索后端（比如Elasticsearch、Whoosh、Solr等等）。

2.Haystack安装

pip install django-haystack
pip install elasticsearch==2.4.1

3.Haystack注册应用和路由

INSTALLED_APPS = [
‘haystack’, # 全文检索
]

4.Haystack配置

在配置文件中配置Haystack为搜索引擎后端

# Haystack
HAYSTACK_ConNECTIONS = {
    'default': {
        'ENGINE': 'haystack.backends.elasticsearch_backend.ElasticsearchSearchEngine',
        'URL': 'http://192.168.217.128:9200/', # Elasticsearch服务器ip地址，端口号固定为9200
        'INDEX_NAME': 'meiduo', # Elasticsearch建立的索引库的名称
    },
}

当添加、修改、删除数据时，自动生成索引# HAYSTACK_SIGNAL_PROCESSOR = ‘haystack.signals.RealtimeSignalProcessor’
重要提示：

HAYSTACK_SIGNAL_PROCESSOR配置项保证了在Django运行起来后，有新的数据产生时，Haystack仍然可以让Elasticsearch实时生成新数据的索引

5.更改 setting.py 中 TEMPLATES 的 DIRS 如下：

‘DIRS’: [os.path.join(base_DIR,‘templates’)],

2. Haystack建立数据索引 1.创建索引类

通过创建索引类，来指明让搜索引擎对哪些字段建立索引，也就是可以通过哪些字段的关键字来检索数据。

本项目中对SKU信息进行全文检索，所以在goods应用中新建search_indexes.py文件，用于存放索引类。

from haystack import indexes
from .models import SKU

class SKUIndex(indexes.SearchIndex, indexes.Indexable):
    """SKU索引数据模型类"""
    text = indexes.CharField(document=True, use_template=True)

    def get_model(self):
        """返回建立索引的模型类"""
        return SKU

    def index_queryset(self, using=None):
        """返回要建立索引的数据查询集"""
        return self.get_model().objects.filter(is_launched=True)

索引类SKUIndex说明：

在SKUIndex建立的字段，都可以借助Haystack由Elasticsearch搜索引擎查询。

其中text字段我们声明为document=True，表名该字段是主要进行关键字查询的字段。

text字段的索引值可以由多个数据库模型类字段组成，具体由哪些模型类字段组成，我们用use_template=True表示后续通过模板来指明。

2.创建text字段索引值模板文件

在templates目录中创建text字段使用的模板文件

具体在templates/search/indexes/goods/sku_text.txt文件中定义

{{ object.id }}
{{ object.name }}
{{ object.caption }}

模板文件说明：当将关键词通过text参数名传递时

此模板指明SKU的id、name、caption作为text字段的索引值来进行关键字索引查询。

3.手动生成初始索引

python manage.py rebuild_index

4. 添加后端逻辑 1、在 goods.views.py 文件中添加如下代码:

# 导入: from haystack.views import SearchViewfrom django.http import JsonResponse
class MySearchView(SearchView):
    '''重写SearchView类'''
    def create_response(self):
        # 获取搜索结果
        context = self.get_context()
        data_list = []
        for sku in context['page'].object_list:
            data_list.append({
                'id':sku.object.id,
                'name':sku.object.name,
                'price':sku.object.price,
                'default_image_url':sku.object.default_image.url,
                'searchkey':context.get('query'),
                'page_size':context['page'].paginator.num_pages,
                'count':context['page'].paginator.count
            })
        # 拼接参数, 返回
        return JsonResponse(data_list, safe=False)

2. 添加子路由goods.urls.py

#搜索路由–千万注意: 没有as_view()
path(‘search/’, views.MySearchView()),

3.设置每页返回数据条数

通过HAYSTACK_SEARCH_RESULTS_PER_PAGE可以控制每页显示数量

每页显示五条数据：HAYSTACK_SEARCH_RESULTS_PER_PAGE = 5

Haystack扩展建立索引(Elasticsearch)

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