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第15次：商品搜索

news 2025/7/25 9:20:44

实现用户在页面可自由搜索某个商品的功能。

第1步：准备搜索功能用到的库

pip install whoosh
pip install jieba
pip install django-haystack

whoosh是搜索引擎，对英文支持较好，但对中文效果不佳。
jieba为中文分词库，弥补whoosh的缺陷。
django-haystack为在django项目中使用搜索引擎的工具应用，通过它可以在不修改代码的情况下使用不同的搜索引擎。

第2步：在settings.py中添加haystack应用

INSTALLED_APPS = ['django.contrib.admin','django.contrib.auth','django.contrib.contenttypes','django.contrib.sessions','django.contrib.messages','django.contrib.staticfiles','areas','carts','contents','goods','users','orders','payment','verifications','haystack'
]

第3步：在settings.py中新境搜索引擎whoosh的配置项

HAYSTACK_CONNECTIONS = {'default': {# 引擎使用whoosh'ENGINE': 'haystack.backends.whoosh_cn_backend.WhooshEngine',# 索引文件路径'PATH': os.path.join(BASE_DIR, 'whoosh_index')}
}
# 添加、修改、删除数据时，自动生成索引
HAYSTACK_SIGNAL_PROCESSOR = 'haystack.signals.RealtimeSignalProcessor'

第4步：将Whoosh自带的分词组件替换为jieba

在虚拟环境下（.venv\Lib\site-packages\haystack）创建ChineseAnalyzer.py

import jiebafrom whoosh.analysis import Tokenizer, Tokenclass ChineseTokenizer(Tokenizer):"""在 Whoosh 搜索引擎中， Token 对象是分词过程中的核心数据结构，主要作用包括：1. 存储分词信息 ：- text : 分词后的实际文本内容- original : 原始分词文本（可能与处理后的不同）- boost : 权重值，影响搜索结果排序2. 记录位置信息 ：- pos : 词在文本中的位置序号- startchar / endchar : 字符级别的起始和结束位置3. 控制索引行为 ：- removestops : 是否移除停用词- mode : 控制索引模式（如存储位置信息等）"""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 = wt.boost = 1.0if 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 tdef ChineseAnalyzer():return ChineseTokenizer()

复制/haystack/backends下的whoosh_backend.py文件，将副本更名为whoosh_cn_backend.py

打开whoosh_cn_backend.py，引入中文分析器文件ChineseAnalyzer.py

将analyzer=field_class.analyzer or StemmingAnalyzer(),替换为analyzer = ChineseAnalyzer(),

在goods应用下创建索引类search_indexes.py，代码如下

from haystack import indexesfrom .models import SKUclass SKUIndex(indexes.SearchIndex, indexes.Indexable):"""索引数据模型类"""# 接收索引字段：使用文档定义索引字段，并且使用模板语法渲染# document=True表示该字段是主要进行关键字查询的字段，use_template=True表明后续要通过一个数据模板指明需要检索的字段text = indexes.CharField(document=True, use_template=True)def get_model(self):"""返回建立索引的模型类"""return SKUdef 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templates/search/indexes/目录下创建goods目录，在其中创建sku_text.txt，在其中指定索引的属性。

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

执行下面命令，手动生成初始索引

python .\manage.py rebuild_indexAre you sure you wish to continue? [y/N] y

在这里插入图片描述

在项目urls.py中增加haystack路由配置项

path('search/', include('haystack.urls')),

在templates/search/目录下新增搜索结果模板search.html

<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml" xml:lang="en">
<head><meta http-equiv="Content-Type" content="text/html;charset=UTF-8"><title>小鱼商城-商品搜索</title><link rel="stylesheet" type="text/css" href="{{ static('css/jquery.pagination.css') }}"><link rel="stylesheet" type="text/css" href="{{ static('css/reset.css') }}"><link rel="stylesheet" type="text/css" href="{{ static('css/main.css') }}"><script type="text/javascript" src="{{ static('js/jquery-1.12.4.min.js') }}"></script><script type="text/javascript" src="{{ static('js/vue-2.5.16.js') }}"></script><script type="text/javascript" src="{{ static('js/axios-0.18.0.min.js') }}"></script>
</head>
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