python中如何django使用haystack:全文检索的框架的实例讲解(2)-木庄网络博客

3. site-packages/haystack/backends/ 创建一个文件名为ChineseAnalyzer.py文件写入下面代码，用于中文分词

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()

1. 复制whoosh_backend.py文件，改为如下名称

whoosh_cn_backend.py

在复制出来的文件中导入中文分词模块

from .ChineseAnalyzer import ChineseAnalyzer

2. 更改词语分析类改成中文

查找analyzer=StemmingAnalyzer()改为analyzer=ChineseAnalyzer()

7. 最后一步就是建初始化索引数据

python manage.py rebuild_index

8. 创建搜索模板在templates/indexes/ 创建search.html模板

搜索结果进行分页，视图向模板中传递的上下文如下

query：搜索关键字

page：当前页的page对象

paginator：分页paginator对象

9. 在自己的应用视图中导入模块

from haystack.generic_views import SearchView

定义一个类重写get_context_data 方法，这样就可以往模板中传递自定义的上下文。

class GoodsSearchView(SearchView):
　　def get_context_data(self, *args, **kwargs):
　　　　context = super().get_context_data(*args, **kwargs)
　　　　context['iscart']=1
　　　　context['qwjs']=2
　　　　return context

应用的urls文件中添加这条url 将类当一个视图的方法使用 .as_view()