Django實(shí)現(xiàn)whoosh搜索引擎使用jieba分詞
更新時(shí)間：2020年04月08日 09:05:10 作者：SyntaxError
這篇文章主要介紹了Django實(shí)現(xiàn)whoosh搜索引擎使用jieba分詞，文中通過(guò)示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值，需要的朋友們下面隨著小編來(lái)一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧
本文介紹了Django實(shí)現(xiàn)whoosh搜索引擎使用jieba分詞，分享給大家，具體如下：
Django版本：3.0.4
python包準(zhǔn)備：
pip install django-haystack pip install jieba
使用jieba分詞
1.cd到site-packages內(nèi)的haystack包，創(chuàng)建并編輯ChineseAnalyzer.py文件
# （注意：pip安裝的是django-haystack，但是實(shí)際包的文件夾名字為haystack） cd /usr/local/lib/python3.8/site-packages/haystack/backends/ # 創(chuàng)建并編輯ChineseAnalyzer.py文件 vim ChineseAnalyzer.py
2.修改ChineseAnalyzer.py文件內(nèi)容
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()
3.替換分詞器
cp whoosh_backend.py whoosh_cn_backend.py vim whoosh_cn_backend.py
# 導(dǎo)入ChineseAnalyzer，并將原有的StemmingAnalyser替換為ChineseAnalyzer from .ChineseAnalyzer import ChineseAnalyzer # from whoosh.analysis import StemmingAnalyzer
vim替換命令： %s/StemmingAnalyzer/ChineseAnalyzer/g
4.修改setting.py文件
# 全文搜索框架配置
HAYSTACK_CONNECTIONS = {
'default': {
# 使用whoosh引擎
# 'ENGINE': 'haystack.backends.whoosh_backend.WhooshEngine',
# 使用jieba分詞
'ENGINE': 'haystack.backends.whoosh_cn_backend.WhooshEngine',
# 索引文件路徑
'PATH': os.path.join(BASE_DIR, 'whoosh_index'),
},
}
5.重新建立索引
python manage.py rebuild_index
可以看到，已經(jīng)使用了jieba分詞。
到此這篇關(guān)于Django實(shí)現(xiàn)whoosh搜索引擎使用jieba分詞的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Django jieba分詞內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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