这种分词搜索是如何实现的,这是微信开放社区的页面,例如我搜索“PPT模板文件”,系统会自动拆分为:PPT文件,PPT,PPT模板,文件,模板
这种功能如何实现呢?
要实现分词搜索,你可以使用Django中的whoosh
库。whoosh
是一个Python库,它提供了一个简单的搜索界面,支持全文搜索和布尔查询等功能。
首先,你需要安装whoosh
库。你可以使用以下命令在Django项目中安装它:
pip install whoosh
接下来,你需要创建一个搜索引擎索引。在Django中,你可以使用whoosh
库的WhooshIndexer
类来创建一个索引。你需要将你的模型类与索引器类关联起来,并定义哪些字段需要被索引。
以下是一个示例:
from django.db import models
from whoosh.index import Index, NoSuchIndexError
from whoosh.fields import Schema, ID, TEXT, BOOLEAN
from whoosh.qparser import MultifieldParser
class Product(models.Model):
title = models.CharField(max_length=200)
description = models.TextField()
price = models.DecimalField(max_digits=10, decimal_places=2)
# 其他字段...
class Meta:
app_label = 'myapp' # 指定应用的名称,确保它与你在settings.py文件中定义的'SEARCH_APPS'匹配
class ProductIndex(Index):
def __init__(self, using=None):
self.schema = Schema(id=ID(unique=True), title=TEXT(boost=5), description=TEXT, price=TEXT, keywords=TEXT)
super(ProductIndex, self).__init__(using=using)
def index_queryset(self, using=None):
return Product.objects.all()
在上面的示例中,我们创建了一个名为Product
的模型,并定义了几个字段。然后,我们创建了一个名为ProductIndex
的索引器类,它将模型中的字段映射到相应的字段类型。在这个例子中,我们使用了TEXT
类型来索引标题、描述、价格和关键字字段。我们还将标题字段的权重设置为5,以便在搜索时给予更高的权重。
接下来,你需要在Django项目的设置文件中配置whoosh
搜索引擎。打开你的设置文件并添加以下配置:
SEARCH_APPS = [ ('myapp', r'myapp\.ProductIndex'), ]
确保将myapp
替换为你的应用名称,并将ProductIndex
替换为你的索引器类的名称。这将告诉whoosh
在哪里查找索引和如何解析查询。
最后,你可以在你的视图或模板中使用whoosh
来执行分词搜索。以下是一个示例视图函数:
from django.shortcuts import render, render_to_response
from whoosh.query import And, Or, Term, Prefix
from whoosh.fields import ID, TEXT, BOOLEAN
from whoosh.index import open_dir
from myapp.models import Product, ProductIndex
from myapp.forms import ProductSearchForm
import whoosh.indexer as ixwriter
import whoosh.query as queryparser
import whoosh.fields as fieldtypes
import whoosh.highlight as highlighters
import re
2 回答4.9k 阅读✓ 已解决
2 回答1k 阅读✓ 已解决
4 回答1.1k 阅读✓ 已解决
3 回答1k 阅读✓ 已解决
4 回答822 阅读✓ 已解决
4 回答714 阅读✓ 已解决
1 回答2.5k 阅读✓ 已解决
django 是 python 的库,你怎么打上了 java 的标签。
分完词后你可以对文本进行匹配,将分好的词在文本中标记高亮,就可以变成图中的形式。
jieba 地址:https://github.com/fxsjy/jieba