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

一、Haystack介绍和安装配置

1、Haystack介绍
a、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
b、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

根路由

re_path(r'^search/', include('haystack.urls')),

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://192.168.17.129:9200/', # Elasticsearch服务器ip地址，端⼝号固定为9200
          'INDEX_NAME': 'mangguo_indexes',      # 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

二、Haystack建⽴数据索引

1、创建索引类

a、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。
b、本项⽬中对article信息进⾏全⽂检索，所以在newsapp应⽤中新建search_indexes.py⽂件（文件名是固定的），⽤于存放索引类。

from haystack import indexes
from .models import Article


class ArticleIndex(indexes.SearchIndex, indexes.Indexable):
    """Article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 Article

    def index_queryset(self, using=None):
        """返回要建⽴索引的数据查询集"""
        return self.get_model().objects.order_by('-id')

ArticleIndex

在ArticleIndex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/newsapp/article_text.txt⽂件中定义(包名和文件名是固定的)

{{object.title}}
{{object.content}}

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Article的title、content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

三、全⽂检索测试

1、准备商品搜索结果⻚⾯

templates/search/search.html
search.html⽂件作⽤就是接收和渲染全⽂检索的结果。

2、渲染⽂章搜索结果

请求⽅法：GET
请求地址：/search/
请求参数：q

query：搜索关键字
paginator：分⻚paginator对象
page：当前⻚的page对象（遍历page中的对象，可以得到result对象）
result.object: 当前遍历出来的Article对象。

<ul class="row list-products auto-clear equal-container product-grid">
    {% for result in page.object_list %}
        <li class="product-item  col-lg-3 col-md-4 col-sm-6 col-xs-6 col-ts-12 style-1">
        <div class="product-inner equal-element" >

            <div class="product-thumb" style="height: 220px;">
                <div class="thumb-inner">
                    <a href="#">
                        <img src="{{ result.object.default_img.url }}" alt="img">
                    </a>

                </div>
            </div>
            <div class="product-info">
                <h5 class="product-name product_title" >
                    <a href="#">{{ result.object.title }}</a>
                </h5>

            </div>
        </div>
    </li>
    {% else %}
        <P>未查询到结果</P>
    {% endfor %}


</ul>

3、Haystack搜索结果分⻚

1、设置每⻚返回数据条数

# dev.py
# 设置搜索结果⻚⾯每⻚显示记录数
HAYSTACK_SEARCH_RESULTS_PER_PAGE = 1

2、准备搜索⻚分⻚器

<div class="pagination clearfix style2">
   <div class="nav-link">
       {% if page.has_previous() %}
           <a href="/search/?q={{ query }}&page={{ page.number - 1 }}" class="page-numbers"><i class="icon fa fa-angle-left" aria-hidden="true"></i></a>
       {% endif %}

       {% for num in range(1,page.paginator.num_pages + 1) %}
           <a href="/search/?q={{ query }}&page={{ num }}" class="page-numbers {% if page.number == num %}current{% endif %}">{{ num }}</a>
       {% endfor %}

       {% if page.has_next() %}
           <a href="/search/?q={{ query }}&page={{ page.number + 1 }}" class="page-numbers"><i class="icon fa fa-angle-right" aria-hidden="true"></i></a>
       {% endif %}

   </div>
</div>