优点:
1.查询速度快
2.支持中文分词
准备工作:安装es软件
1.拷贝到ubuntu
2.docker load -i 文件路径
3.配置
修改ip地址
4.docker run -dti
--network=host
--name=elasticsearch
-v /home/python/elasticsearch-2.4.6/config(本地文件路径):/usr/share/elasticsearch/config
delron/elasticsearch-ik:2.4.6-1.0
1.安装
2.注册
3.配置,可以修改ip、库名称
4.建立索引类:可修改模型类、查询集
5.建立模板:search/indexes/应用名称/模型类小写_text.txt
6.定义可搜索的属性:{{object.属性名称}}
7.生成初始索引数据:python manage.py rebuild_index
8.定义序列化器:指定object使用的序列化器,object表示查询到的对象,当前为SKU对象
9.定义视图:指定模型类
10.调用查询
具体步骤
获取镜像,可以通过网络pull
docker image pull delron/elasticsearch-ik:2.4.6-1.0
修改elasticsearch的配置文件 elasticsearc-2.4.6/config/elasticsearch.yml第54行,更改ip地址为本机ip地址
network.host: 自己机器的IP地址
创建docker容器运行(config文件的路径要改为自己本机的路径)
docker run -dti --network=host --name=elasticsearch -v /home/python/elasticsearch-2.4.6/config:/usr/share/elasticsearch/config delron/elasticsearch-ik:2.4.6-1.0
使用haystack对接Elasticsearch
我们在django中可以通过使用haystack来调用Elasticsearch搜索引擎
1)安装
pip install drf-haystack pip install elasticsearch==2.4.1
2)注册应用
INSTALLED_APPS = [ ... ‘haystack‘, ]
3)配置
在配置文件中配置haystack使用的搜索引擎后端
# Haystack HAYSTACK_CONNECTIONS = { ‘default‘: { ‘ENGINE‘: ‘haystack.backends.elasticsearch_backend.ElasticsearchSearchEngine‘, # 端口号固定为9200 ‘URL‘: ‘http://es的IP:9200/‘, # 指定elasticsearch建立的索引库的名称 ‘INDEX_NAME‘: ‘meiduo_mall‘, }, } # 当添加、修改、删除数据时,自动生成索引 HAYSTACK_SIGNAL_PROCESSOR = ‘haystack.signals.RealtimeSignalProcessor‘
4)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。
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)
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, 该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。
在REST framework中,索引类的字段会作为查询结果返回数据的来源。
5)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.name }} {{ object.caption }}
此模板指明当将关键词通过text参数名传递时,可以通过sku的name、caption、id来进行关键字索引查询。
6)手动生成初始索引
python manage.py rebuild_index
7)创建序列化器
在goods/serializers.py中创建haystack序列化器
from drf_haystack.serializers import HaystackSerializer from .search_indexes import SKUIndex class SKUIndexSerializer(HaystackSerializer): """ SKU索引结果数据序列化器 """ object = SKUSerializer(read_only=True) class Meta: index_classes = [SKUIndex] fields = ( ‘text‘, # 用于接收查询关键字 ‘object‘ # 用于返回查询结果 )
- 下面的搜索视图使用SKUIndexSerializer序列化器用来检查前端传入的参数text,并且检索出数据后再使用这个序列化器返回给前端;
- SKUIndexSerializer序列化器中的object字段是用来向前端返回数据时序列化的字段。
8)创建视图
在goods/views.py中创建视图
该视图会返回搜索结果的列表数据,所以可以为视图增加REST framework的分页功能。
from drf_haystack.viewsets import HaystackViewSet from .serializers import SKUIndexSerializer class SKUSearchViewSet(HaystackViewSet): """ SKU搜索 """ index_models = [SKU] serializer_class = SKUIndexSerializer pagination_class = StandardResultsSetPagination
9)定义路由
在goods/urls.py中通过REST framework的router来定义路由
from rest_framework.routers import DefaultRouter ... router = DefaultRouter() router.register(‘skus/search‘, views.SKUSearchViewSet, base_name=‘skus_search‘) urlpatterns += router.urls
如果在配置完haystack并启动程序后,出现如下异常,是因为drf-haystack还没有适配最新版本的REST framework框架
可以通过修改REST framework框架代码,补充_get_count
函数定义即可
文件路径 虚拟环境下的 lib/python3.6/site-packages/rest_framework/pagination.py
def _get_count(queryset): """ Determine an object count, supporting either querysets or regular lists. """ try: return queryset.count() except (AttributeError, TypeError): return len(queryset)
分页:
from rest_framework.pagination import PageNumberPagination class StandardResultsSetPagination(PageNumberPagination): page_size = 2 page_size_query_param = ‘page_size‘ max_page_size = 20
原文地址:https://www.cnblogs.com/omak/p/10116914.html