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脚本之家。
