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Django项目之Elasticsearch搜索引擎的实例

1.使用Docker安装Elasticsearch及其扩展

获取镜像，可以通过网络pull

sudo docker image pull delron/elasticsearch-ik:2.4.6-1.0

或者加载镜像文件

sudo docker load -i elasticsearch-ik-2.4.6_docker.tar

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: 127.0.0.1

创建docker容器运行

sudo 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

2. 使用haystack对接Elasticsearch

1）安装

pip install drf-haystack
pip install elasticsearch==2.4.1

drf-haystack是为了在REST framework中使用haystack而进行的封装（如果在Django中使用haystack，则安装django-haystack即可）。

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',
  'URL': 'http://127.0.0.1:9200/', # 此处为elasticsearch运行的服务器ip地址，端口号固定为9200
  'INDEX_NAME': 'meiduo', # 指定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'

4）创建索引类

指明让搜索引擎对哪些字段建立索引

goods应用中新建search_indexes.py文件，用于存放索引类(文件名固定)

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)

document=True 表名该字段是主要进行关键字查询的字段

use_template=True 表示通过模板来指明索引值由哪些模型类字段组成

5）在templates目录中创建text字段使用的模板文件

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

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

路径固定: templates/search/indexes/建立索引的应用名/文件名.txt

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


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', 'object')

说明：

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

from drf_haystack.viewsets import HaystackViewSet

class SKUSearchViewSet(HaystackViewSet):
 """
 SKU搜索
 """
 index_models = [SKU]

 serializer_class = SKUIndexSerializer

9）定义路由

通过REST framework的router来定义路由

router = DefaultRouter()
router.register('skus/search', views.SKUSearchViewSet, base_name='skus_search')
urlpatterns += router.urls

bug说明：

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

importError: cannot import name '_get_count'

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)

以上这篇Django项目之Elasticsearch搜索引擎的实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持谷谷点程序。

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