商品搜素

商品搜索：
    1.安装python包：

 pip install django-haystack  # 全文检索框架
 pip install whoosh  # 引擎

    2.settings.py配置：
        -去django注册：haystack

   # 全文检索框架的配置
        HAYSTACK_CONNECTIONS = {
            'default': {
                #使用whoosh引擎
                # 'ENGINE': 'haystack.backends.whoosh_cn_backend.WhooshEngine',
                'ENGINE': 'haystack.backends.whoosh_cn_backend.WhooshEngine',
                #索引文件路径 存放索引目录
                'PATH': os.path.join(BASE_DIR, 'whoosh_index'),
            }
        }

# 当添加、修改、删除数据时，自动生成索引
        HAYSTACK_SIGNAL_PROCESSOR = 'haystack.signals.RealtimeSignalProcessor'

        
    3.在templates下建立几个包，文件，templates/search(固定)/indexes(固定)/goods(应用名)/goodssku_text.txt(查询的类名小写)
         # 指定哪些字段建立索引

{{ object.name}}  # 根据商品名称建立索引
{{ object.desc}}  # 简介建立索引
{{ object.goods.detail}}  # 详情建立索引

    4.在goods（应用名）下建立search_indexes.py,写入：
        # 定义索引类

 　　　　　　 from haystack import indexes
            # 导入模型类
            from goods.models import GoodsSKU
            # 指定对于某个类的某些数据建立索引
            class GoodsSKUIndex(indexes.SearchIndex, indexes.Indexable):
                # text是索引字段
                # use_template=True指定根据表中的那些字段建立索引文件，把说明放在一个文件中
                text = indexes.CharField(document=True, use_template=True)

                def get_model(self):
                    # 返回你的模型类
                    return GoodsSKU

                # 建立索引的数据
                def index_queryset(self, using=None):
                    return self.get_model().objects.all()  # 查询商品表里面所有数据

    5.在search包下建立search.html(固定)
       {#{{ query }} 搜索的关键字 #}
        Page对象：{{ page }} 当前页的page对象，for循环page对象，获取到SearchResult实例对象，对象的属性object才是模型类对象
        paginator ： 分页paginator对象

    6.路由： url(r'^search/', include('haystack.urls'))

    7.更换中文搜索
        中文词安装包：pip install jieba
        找到环境路径：D:\Virtualenvs\tiantian\lib\site-packages\haystack
        进入：backends
        生成ChineseAnalyzer.py:
            写入：

 　　　　　　　　　import jieba
                from 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()

     8.在whoosh_cn_backend.py
        查找analyzer=StemmingAnalyzer()
        改为:analyzer=ChineseAnalyzer()

     9. 执行命令：python manage.py rebuild_index