• 本文目录导读：
• 1、安装Docker
• 2、Django使用Whoosh搜索引擎
• 3、使用ES代替Whoosh

在现代化的Web应用程序中，搜索功能已经成为了必不可少的一部分。而在实现搜索功能时，我们需要一个高效、快速、可扩展的搜索引擎。本文将介绍如何在Ubuntu下安装Docker，并通过Django框架使用Whoosh进行全文检索，在此基础上再介绍如何使用ES代替Whoosh提供更好的性能和扩展性。

安装Docker

首先，在Ubuntu系统上安装docker是必不可少的。这里我们采用官方提供的apt-get方式进行安装。

1. 首先更新apt-get：

“`

sudo apt-get update

2. 安装依赖包：

sudo apt-get install -y apt-transport-https ca-certificates curl software-properties-common

3. 添加GPG key:

curl -fsSL | sudo apt-key add –

4. 添加仓库地址:

对于x86_64/amd64版系统：

“`

sudo add-apt-repository “deb [arch=amd64] $(lsb_release -cs) stable”

对于armhf版系统：

sudo add-apt-repository “deb [arch=armhf] $(lsb_release -cs) stable”

5. 安装Docker：

sudo apt-get install -y docker-ce

6. 验证安装是否成功：

sudo docker run hello-world

如果能够看到hello world的输出，说明docker已经成功安装。

Django使用Whoosh搜索引擎

在Django中使用Whoosh进行全文检索非常简单。只需要按照以下步骤即可快速的实现搜索功能。

1. 安装Whoosh:

pip install Whoosh

2. 在settings.py中添加以下配置：

“`python

# 指定搜索引擎为Whoosh，存储路径为’whoosh_index’

HAYSTACK_CONNECTIONS = {

‘default’: {

‘ENGINE’: ‘haystack.backends.whoosh_backend.WhooshEngine’,

‘PATH’: os.path.join(BASE_DIR, ‘whoosh_index’),

},

}

# 指定要进行全文检索的模型类和字段名，这里以Blog模型类举例。

HAYSTACK_SIGNAL_PROCESSOR = ‘haystack.signals.RealtimeSignalProcessor’

HAYSTACK_SEARCH_RESULTS_PER_PAGE = 10

HAYSTACK_DEFAULT_OPERATOR = “AND”

# 指定要进行全文检索的字段名，默认是text，这里我们指定title和content两个字段。

class BlogIndex(indexes.SearchIndex, indexes.Indexable):

text = indexes.CharField(document=True, use_template=True)

title = indexes.CharField(model_attr=’title’)

content = indexes.CharField(model_attr=’content’)

def get_model(self):

return Blog

def index_queryset(self, using=None):

return self.get_model().objects.all()

3. 在views.py中添加搜索功能：

from haystack.query import SearchQuerySet

def search(request):

query = request.GET.get(‘q’, ”)

sqs = SearchQuerySet().filter(content=query)

return render(request, ‘search.html’, {‘query’: query, ‘sqs’: sqs})

4. 在templates/search.html中添加搜索表单和展示搜索结果的代码：

“`html

{% extends “base.html” %}

{% block content %}

Search

{% for result in sqs %}

{{ result.object.title }}

{{ result.object.content }}

{% empty %}

No results found.

{% endfor %}

{% endblock content %}

使用ES代替Whoosh

虽然Whoosh已经足够好用，但是当数据量达到一定程度时，性能和扩展性方面还有待提高。而Elasticsearch（简称ES）则可以提供更好的性能和扩展性。

下面我们将介绍如何在Django中使用ES进行全文检索。

1. 安装Python客户端:

pip install elasticsearch-dsl

“`python

# 指定搜索引擎为Elasticsearch，并指定服务器地址和索引名称。

‘ENGINE’: ‘haystack.backends.elasticsearch_backend.ElasticsearchSearchEngine’,

‘URL’: ”,

‘INDEX_NAME’: ‘myblog’,

class BlogIndex(DocType):

title = Text(fields={‘raw’: Keyword()})

content = Text(analyzer=’snowball’)

class Meta:

index = ‘myblog’

3. 创建ES索引：

from elasticsearch_dsl.connections import connections

connections.create_connection(hosts=[‘localhost’], timeout=20)

BlogIndex.init()

4. 在views.py中添加搜索功能：

s = BlogIndex.search().query(

Q(“multi_match”, query=query, fields=[‘title’, ‘content’])

)

response = s.execute()

return render(request, “search.html”, {‘query’: query, ‘sqs’: response})

5. 在templates/search.html中添加搜索表单和展示搜索结果的代码（同Whoosh）。

本文介绍了如何在Ubuntu下安装Docker，并使用Django框架实现Whoosh全文检索功能。然后再介绍了如何使用ES代替Whoosh提供更好的性能和扩展性。希望本文能够帮助到需要实现搜索功能的开发者们。