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在使用python的过程中，必然会设计到如何创建web应用，而搜索功能却最为常见，该文档包含了如何整合haystack，elasticsearch、ik中文分词到django应用中。

测试应用版本

安装

python包安装

elasticsearch安装

elasticsearch基于java，所以需要先安装java。

elasticsearch-analysis-ik安装

安装maven

注意安装必须使用对应的版本，测试也是如此，比如此处使用1.9.5版本。

下载，安装elasticsearch-analysis-ik

注意

在使用中不用刻意选择高版本的elasticsearch，可以有效避免版本不兼容。

另外一定要注意你使用的elasticsearch版本是否和elasticsearch-analysis-ik对应。

开始使用

简单版本

使用whoosh作为后端索引存储(基于文件系统)，该操作参考官方文档即可。

加入中文的支持

1、将文件haystack中的whoosh_backend.py（该文件路径为python安装路径下/lib/python2.7.6/site-packages/haystack/backends/whoosh_backend.py）拷贝到你创建的应用下面，并重命名为whoosh_cn_backend.py，例如blog/whoosh_cn_backend.py。

编辑blog/whoosh_cn_backend.py导入中文分析库ChineseAnalyzer

修改blog/whoosh_cn_backend.py大概163行位置

2、在settings.py中修改之前使用的默认的whooshEngine为修改后的WhooshEngine。

3、重建索引python manage.py rebuild_index，在进行搜索中文试试吧。

注意索引的自动更新：

默认索引没有自动更新，那么每当有新数据添加到数据库，就要手动执行update_index命令是不科学的。

自动更新索引的最简单方法在settings.py添加一个信号。

升级版本

由于whoosh是基于文件系统的，所有在索引数据量过大时必然引起性能问题。

从官方描述也可以看得出Whoosh is pure Python, so it’s a great option for getting started quickly and for development, though it does work for small scale live deployments。

需要提前安装好elasticsearch和elasticsearch-analysis-ik，并通过测试。

在之前的项目的基础上修改settings.py

前：

创建索引名

如果rebuild_index中出错，请仔细查看出错日志。

部分代码

urls.py：

views.py:

总结：

通过对比两种方式，可以发现：

whoosh使用jieba分词做处理，然后基于文件存储。

elasticsearch使用ik分词作为插件，提供中文分词的能力，haystack通过下层抽象，在不修改代码的同时做到了可以选择不同后端索引存储的目的。

本文作者：我还是猴子

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