haystack：全文檢索的框架

whoosh：純Python編寫的全文搜索引擎

jieba：一款免費的中文分詞包

首先安裝這三個包

pip install django-haystack
pip install whoosh
pip install jieba

1.修改settings.py文件，安裝應用haystack，

2.在settings.py文件中配置搜索引擎

HAYSTACK_CONNECTIONS = { 'default': {  # 使用whoosh引擎  'ENGINE': 'haystack.backends.whoosh_cn_backend.WhooshEngine',  # 索引文件路徑  'PATH': os.path.join(BASE_DIR, 'whoosh_index'), }}# 當添加、修改、刪除數據時，自動生成索引HAYSTACK_SIGNAL_PROCESSOR = 'haystack.signals.RealtimeSignalProcessor'

3. 在templates目錄下創建“search/indexes/blog/”目錄 采用blog應用名字下面創建一個文件blog_text.txt
#指定索引的屬性

{{ object.title }}
{{ object.text}}
{{ object.keywords }}

4.在需要搜索的應用下面創建search_indexes

from haystack import indexesfrom models import Post #指定對于某個類的某些數據建立索引class GoodsInfoIndex(indexes.SearchIndex, indexes.Indexable):  text = indexes.CharField(document=True, use_template=True) def get_model(self):   return Post #搜索的模型類 def index_queryset(self, using=None):    return self.get_model().objects.all()

5.

1. 修改haystack文件

2. 找到虛擬環境py_django下的haystack目錄 這個目錄根據自己使用的python環境不同，路徑也不一樣。

3. site-packages/haystack/backends/ 創建一個文件名為ChineseAnalyzer.py文件寫入下面代碼，用于中文分詞

import jiebafrom 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()

6.

1. 復制whoosh_backend.py文件，改為如下名稱

whoosh_cn_backend.py

在復制出來的文件中導入中文分詞模塊

from .ChineseAnalyzer import ChineseAnalyzer

2. 更改詞語分析類 改成中文

查找analyzer=StemmingAnalyzer()改為analyzer=ChineseAnalyzer()

7. 最后一步就是建初始化索引數據

python manage.py rebuild_index

8. 創建搜索模板 在templates/indexes/ 創建search.html模板