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本文介绍了Django实现whoosh搜索引擎使用jieba分词,分享给大家,具体如下:
Django版本:3.0.4
python包准备:
pip install django-haystack pip install jieba
使用jieba分词
1.cd到site-packages内的haystack包,创建并编辑ChineseAnalyzer.py文件
# (注意:pip安装的是django-haystack,但是实际包的文件夹名字为haystack) cd /usr/local/lib/python3.8/site-packages/haystack/backends/ # 创建并编辑ChineseAnalyzer.py文件 vim ChineseAnalyzer.py
2.修改ChineseAnalyzer.py文件内容
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.替换分词器
cp whoosh_backend.py whoosh_cn_backend.py vim whoosh_cn_backend.py
# 导入ChineseAnalyzer,并将原有的StemmingAnalyser替换为ChineseAnalyzer from .ChineseAnalyzer import ChineseAnalyzer # from whoosh.analysis import StemmingAnalyzer
vim替换命令: %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分词 'ENGINE': 'haystack.backends.whoosh_cn_backend.WhooshEngine', # 索引文件路径 'PATH': os.path.join(BASE_DIR, 'whoosh_index'), }, }
5.重新建立索引
python manage.py rebuild_index
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
更新日志
2024年11月02日
2024年11月02日
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