- B2B - 商家對商家，交易雙方都是企業（商家），最典型的案例就是阿里巴巴。
- C2C - 個人對個人，例如：淘寶、人人車。
- B2C - 商家對個人，例如：唯品會，聚美優品。
- C2B - 個人對商家，先有消費者提出需求，後有商家按需求組織生產，例如： 尚品宅配。
- O2O - 線上到線下，將線下的商務機會與互聯網結合，讓互聯網成爲線下交易的平臺，例如：美團外賣、餓了麼。
- B2B2C - 商家對商家對個人，例如：天貓、京東。
- 用戶端
-
首頁（商品分類、廣告輪播、滾動快訊、瀑布加載、推薦、折扣、熱銷、……）
-
用戶（登錄（第三方登錄）、註冊、註銷、自服務（個人信息、瀏覽歷史、收貨地址、……））
-
商品（分類、列表、詳情、搜索、熱門搜索、搜索歷史、添加到購物車、收藏、關注、評論、……）
-
購物車（查看、編輯（修改數量、刪除商品、清空））
-
訂單（提交訂單（支付）、歷史訂單、訂單詳情、訂單評價、……）
-
- 管理端
- 核心業務實體的CRUD
- 定時任務（週期性和非週期性，如處理未支付訂單、採集數據對異常事件報警、……）
- 報表功能（導入導出Excel、PDF等以及前端ECharts統計圖表展示）
- 權限控制（RBAC、白名單、黑名單、……）
- 業務流轉（如發起退款流程，常用流程引擎有：Activity、Airflow、Spiff等）
- 三方服務（接入地圖、短信、物流、支付、實名認證、天氣、監控、雲存儲、……）
首先要搞清楚兩個概念：SPU（Standard Product Unit）和SKU（Stock Keeping Unit）。
- SPU：iPhone 6s
- SKU：iPhone 6s 64G 土豪金
第三方登錄是指利用第三方網站（通常是知名社交網站）的賬號進行登錄驗證（主要是通過知名第三方網站獲取到用戶相關信息），比如國內的 QQ、微博，國外的Google、Facebook等。第三方登錄大部分都是使用OAuth協議，它是一個關於授權的開放網絡標準（數據的所有者告訴系統，同意授權第三方應用進入系統，獲取這些數據。系統從而產生一個短期的進入令牌，用來代替密碼，供第三方應用使用），得到了廣泛的應用，目前通常使用的是2.0版本。關於OAuth的基礎知識，可以閱讀阮一峯老師的《理解OAuth 2.0》。關於令牌和密碼的區別，我們可以簡單總結出以下三點差異：
- 令牌是短期的，到期會自動失效，用戶自己無法修改。密碼一般長期有效，用戶不修改，就不會發生變化。
- 令牌可以被數據所有者撤銷，會立即失效。以上例而言，屋主可以隨時取消快遞員的令牌。密碼一般不允許被他人撤銷。
- 令牌有權限範圍（scope），比如只能進小區的二號門。對於網絡服務來說，只讀令牌就比讀寫令牌更安全。密碼一般是完整權限。
所以，通過令牌既可以讓第三方應用獲得權限，同時又隨時可控，不會危及系統安全。這就是OAuth協議的優勢。
- 用戶打開客戶端以後，客戶端要求用戶（資源所有者）給予授權。
- 用戶（資源所有者）同意給予客戶端授權。
- 客戶端使用上一步獲得的授權，向認證服務器申請訪問令牌。
- 認證服務器對客戶端進行認證以後，發放訪問令牌。
- 客戶端使用訪問令牌向資源服務器申請獲取資源。
- 資源服務器確認訪問令牌無誤，同意向客戶端開放資源。
如果使用微博登錄進行接入，其具體步驟可以參考微博開放平臺上的“微博登錄接入”文檔。使用QQ登錄進行接入，需要首先註冊成爲QQ互聯開發者並通過審覈，具體的步驟可以參考QQ互聯上的“接入指南”，具體的步驟可以參考“網站開發流程”。
提示：在Gitbook上面有一本名爲《Django博客入門》的書以Github爲例介紹了第三方賬號登錄，有興趣的可以自行閱讀。
通常電商網站在使用第三方登錄時，會要求與網站賬號進行綁定或者根據獲取到的第三方賬號信息（如：手機號）自動完成賬號綁定。
所謂緩存預熱，是指在啓動服務器時將數據提前加載到緩存中，爲此可以在Django應用的apps.py模塊中編寫AppConfig的子類並重寫ready()方法，代碼如下所示。
import pymysql
from django.apps import AppConfig
from django.core.cache import cache
SELECT_PROVINCE_SQL = 'select distid, name from tb_district where pid is null'
class CommonConfig(AppConfig):
name = 'common'
def ready(self):
conn = pymysql.connect(host='1.2.3.4', port=3306,
user='root', password='pass',
database='db', charset='utf8',
cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor)
try:
with conn.cursor() as cursor:
cursor.execute(SELECT_PROVINCE_SQL)
provinces = cursor.fetchall()
cache.set('provinces', provinces)
finally:
conn.close()接下來，還需要在應用的__init__.py中編寫下面的代碼。
default_app_config = 'common.apps.CommonConfig'或者在項目的settings.py文件中註冊應用。
INSTALLED_APPS = [
...
'common.apps.CommonConfig',
...
]自定義裝飾器實現查詢結果的緩存。
from pickle import dumps, loads
from django.core.cache import caches
MODEL_CACHE_KEY = 'project:modelcache:%s'
def my_model_cache(key, section='default', timeout=None):
"""實現模型緩存的裝飾器"""
def wrapper1(func):
def wrapper2(*args, **kwargs):
real_key = '%s:%s' % (MODEL_CACHE_KEY % key, ':'.join(map(str, args)))
serialized_data = caches[section].get(real_key)
if serialized_data:
data = loads(serialized_data)
else:
data = func(*args, **kwargs)
cache.set(real_key, dumps(data), timeout=timeout)
return data
return wrapper2
return wrapper1@my_model_cache(key='provinces')
def get_all_provinces():
return list(Province.objects.all())問題一：已登錄用戶的購物車放在哪裏？未登錄用戶的購物車放在哪裏？
class CartItem(object):
"""購物車中的商品項"""
def __init__(self, sku, amount=1, selected=False):
self.sku = sku
self.amount = amount
self.selected = selected
@property
def total(self):
return self.sku.price * self.amount
class ShoppingCart(object):
"""購物車"""
def __init__(self):
self.items = {}
self.index = 0
def add_item(self, item):
if item.sku.id in self.items:
self.items[item.sku.id].amount += item.amount
else:
self.items[item.sku.id] = item
def remove_item(self, sku_id):
if sku_id in self.items:
self.items.remove(sku_id)
def clear_all_items(self):
self.items.clear()
@property
def cart_items(self):
return self.items.values()
@property
def cart_total(self):
total = 0
for item in self.items.values():
total += item.total
return total已登錄用戶的購物車可以放在數據庫中（可以先在Redis中緩存）；未登錄用戶的購物車可以保存在Cookie、localStorage或sessionStorage中（減少服務器端內存開銷）。
{
'1001': {sku: {...}, 'amount': 1, 'selected': True},
'1002': {sku: {...}, 'amount': 2, 'selected': False},
'1003': {sku: {...}, 'amount': 3, 'selected': True},
}request.get_signed_cookie('cart')
cart_base64 = base64.base64encode(pickle.dumps(cart))
response.set_signed_cookie('cart', cart_base64)問題二：用戶登錄之後，如何合併購物車？（目前電商應用的購物車幾乎都做了持久化處理，主要是方便在多個終端之間共享數據）
問題一：支付信息如何持久化？（必須保證每筆交易都有記錄）
問題二：如何接入支付寶？（接入其他平臺基本類似）
配置文件：
ALIPAY_APPID = '......'
ALIPAY_URL = 'https://openapi.alipaydev.com/gateway.do'
ALIPAY_DEBUG = False獲得支付鏈接（發起支付）：
# 創建調用支付寶的對象
alipay = AliPay(
# 在線創建應用時分配的ID
appid=settings.ALIPAY_APPID,
app_notify_url=None,
# 自己應用的私鑰
app_private_key_path=os.path.join(
os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)),
'keys/app_private_key.pem'),
# 支付寶的公鑰
alipay_public_key_path=os.path.join(
os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)),
'keys/alipay_public_key.pem'),
sign_type='RSA2',
debug=settings.ALIPAY_DEBUG
)
# 調用獲取支付頁面操作
order_info = alipay.api_alipay_trade_page_pay(
out_trade_no='...',
total_amount='...',
subject='...',
return_url='http://...'
)
# 生成完整的支付頁面URL
alipay_url = settings.ALIPAY_URL + '?' + order_info
return JsonResponse({'alipay_url': alipay_url})通過上面返回的鏈接可以進入支付頁面，支付完成後會自動跳轉回上面代碼中設定好的項目頁面，在該頁面中可以獲得訂單號（out_trade_no）、支付流水號（trade_no）、交易金額（total_amount）和對應的簽名（sign）並請求後端驗證和保存交易結果，代碼如下所示：
# 創建調用支付寶的對象
alipay = AliPay(
# 在線創建應用時分配的ID
appid=settings.ALIPAY_APPID,
app_notify_url=None,
# 自己應用的私鑰
app_private_key_path=os.path.join(
os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)),
'keys/app_private_key.pem'),
# 支付寶的公鑰
alipay_public_key_path=os.path.join(
os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)),
'keys/alipay_public_key.pem'),
sign_type='RSA2',
debug=settings.ALIPAY_DEBUG
)
# 請求參數（假設是POST請求）中包括訂單號、支付流水號、交易金額和簽名
params = request.POST.dict()
# 調用驗證操作
if alipay.verify(params, params.pop('sign')):
# 對交易進行持久化操作支付寶的支付API還提供了交易查詢、交易結算、退款、退款查詢等一系列的接口，可以根據業務需要進行調用，此處不再進行贅述。
- 秒殺：秒殺是通常意味着要在很短的時間處理極高的併發，系統在短時間需要承受平時百倍以上的流量，因此秒殺架構是一個比較複雜的問題，其核心思路是流量控制和性能優化，需要從前端（通過JavaScript實現倒計時、避免重複提交和限制頻繁刷新）到後臺各個環節的配合。流量控制主要是限制只有少部分流量進入服務後端（畢竟最終只有少部分用戶能夠秒殺成功），同時在物理架構上使用緩存（一方面是因爲讀操作多寫操作少；另外可以將庫存放在Redis中，利用DECR原語實現減庫存；同時也可以利用Redis來進行限流，道理跟限制頻繁發送手機驗證碼是一樣的）和消息隊列（消息隊列最爲重要的作用就是“削峯”和“上下游節點解耦合”）來進行優化；此外還要採用無狀態服務設計，這樣才便於進行水平擴展（通過增加設備來爲系統擴容）。
- 超賣現象：比如某商品的庫存爲1，此時用戶1和用戶2併發購買該商品，用戶1提交訂單後該商品的庫存被修改爲0，而此時用戶2並不知道的情況下提交訂單，該商品的庫存再次被修改爲-1這就是超賣現象。解決超賣現象有三種常見的思路：
- 悲觀鎖控制：查詢商品數量的時候就用
select ... for update對數據加鎖，這樣的話用戶1查詢庫存時，用戶2因無法讀取庫存數量被阻塞，直到用戶1提交或者回滾了更新庫存的操作後才能繼續，從而解決了超賣問題。但是這種做法對併發訪問量很高的商品來說性能太過糟糕，實際開發中可以在庫存小於某個值時才考慮加鎖，但是總的來說這種做法不太可取。 - 樂觀鎖控制：查詢商品數量不用加鎖，更新庫存的時候設定商品數量必須與之前查詢數量相同才能更新，否則說明其他事務已經更新了庫存，必須重新發出請求。
- 嘗試減庫存：將上面的查詢（
select）和更新（update）操作合併爲一條SQL操作，更新庫存的時候，在where篩選條件中加上庫存>=購買數量或庫存-購買數量>=0的條件，這種做法要求事務隔離級別爲讀提交（read committed）。
- 悲觀鎖控制：查詢商品數量的時候就用
提示：有興趣的可以自己在知乎上看看關於這類問題的討論。
靜態資源的管理可以自己架設文件服務器或者分佈式文件服務器（FastDFS），但是一般的項目中沒有必要這樣做而且效果未必是最好的，我們建議使用雲存儲服務來管理網站的靜態資源，國內外的雲服務提供商如亞馬遜、阿里雲、七牛、LeanCloud、Bmob等都提供了非常優質的雲存儲服務，而且價格也是一般公司可以接受的，具體的操作可以參考官方文檔，例如：阿里雲的對象存儲 OSS開發人員指南。
- 使用數據庫的模糊查詢功能 - 效率低，每次需要全表掃描，不支持分詞。
- 使用數據庫的全文檢索功能 - MySQL 5.6以前只適用於MyISAM引擎，檢索操作和其他的DML操作耦合在數據庫中，可能導致檢索操作非常緩慢，數據量達到百萬級性能顯著下降，查詢時間很長。
- 使用開源搜索引擎 - 索引數據和原始數據分離，可以使用ElasticSearch或Solr來提供外置索引服務，如果不考慮高併發的全文檢索需求，純Python的Whoosh也可以考慮。
ElasticSearch既是一個分佈式文檔數據庫又是一個高可擴展的開源全文搜索和分析引擎，它允許存儲、搜索和分析大量的數據，並且這個過程是近實時的。它通常被用作底層引擎和技術，爲複雜的搜索功能和要求提供動力，大家熟知的維基百科、Stack-Overflow、Github都使用了ElasticSearch。
ElasticSearch的底層是開源搜索引擎Lucene，但是直接用Lucene會非常麻煩，必須自己編寫代碼去調用它的接口而且只支持Java語言。ElasticSearch相當於對Lucene進行了一次全面的封裝，提供了REST風格的API接口，通過基於HTTP協議的訪問方式屏蔽了編程語言的差異。ElasticSearch會爲數據構建倒排索引，但是ElasticSearch內置的分詞器對中文分詞的支持幾乎爲零，因此需要通過安裝elasticsearch-analysis-ik插件來提供中文分詞服務。
ElasticSearch的安裝和配置可以參考《ElasticSearch之Docker安裝》。除了ElasticSearch之外，也可以使用Solr、Whoosh等來提供搜索引擎服務，基本上Django項目中可以考慮如下幾種方案：
- haystack（django-haystack / drf-haystack） + whoosh + Jieba
- haystack （django-haystack / drf-haystack）+ elasticsearch
- requests + elasticsearch
- django-elasticsearch-dsl
####安裝和使用ElasticSearch
-
使用Docker安裝ElasticSearch。
docker pull elasticsearch:7.6.0 docker run -d -p 9200:9200 -p 9300:9300 -e "discovery.type=single-node" -e ES_JAVA_OPTS="-Xms512m -Xmx512m" --name es elasticsearch:7.6.0
說明：上面創建容器時通過
-e參數指定了使用單機模式和Java虛擬機最小最大可用堆空間的大小，堆空間大小可以根據服務器實際能夠提供給ElasticSearch的內存大小來決定，默認爲2G。 -
創建數據庫。
請求：PUT -
http://1.2.3.4:9200/demo/響應：
{ "acknowledged": true, "shards_acknowledged": true, "index": "demo" } -
查看創建的數據庫。
請求：GET -
http://1.2.3.4:9200/demo/響應：
{ "demo": { "aliases": {}, "mappings": {}, "settings": { "index": { "creation_date": "1552213970199", "number_of_shards": "5", "number_of_replicas": "1", "uuid": "ny3rCn10SAmCsqW6xPP1gw", "version": { "created": "6050399" }, "provided_name": "demo" } } } } -
插入數據。
請求：POST -
http://1.2.3.4:9200/demo/goods/1/請求頭：Content-Type: application/json
參數：
{ "no": "5089253", "title": "Apple iPhone X (A1865) 64GB 深空灰色 移動聯通電信4G手機", "brand": "Apple", "name": "Apple iPhone X", "product": "中國大陸", "resolution": "2436 x 1125", "intro": "一直以來，Apple都心存一個設想，期待能夠打造出這樣一部iPhone：它有整面屏幕，能讓你在使用時，完全沉浸其中，彷彿忘了它的存在。它是如此智能，哪怕輕輕一瞥，都能得到它心有靈犀的迴應。而這個設想，終於隨着iPhone X的到來成爲了現實。現在，就跟未來見個面吧。" }響應：
{ "_index": "demo", "_type": "goods", "_id": "1", "_version": 4, "result": "created", "_shards": { "total": 2, "successful": 1, "failed": 0 }, "_seq_no": 3, "_primary_term": 1 } -
刪除數據。
請求：DELETE -
http://1.2.3.4:9200/demo/goods/1/響應：
{ "_index": "demo", "_type": "goods", "_id": "1", "_version": 2, "result": "deleted", "_shards": { "total": 2, "successful": 1, "failed": 0 }, "_seq_no": 1, "_primary_term": 1 } -
更新數據。
請求：PUT -
http://1.2.3.4:9200/demo/goods/1/_update請求頭：Content-Type: application/json
參數：
{ "doc": { "no": "5089253", "title": "Apple iPhone X (A1865) 64GB 深空灰色 移動聯通電信4G手機", "brand": "Apple(蘋果)", "name": "Apple iPhone X", "product": "美國", "resolution": "2436 x 1125", "intro": "一直以來，Apple都心存一個設想，期待能夠打造出這樣一部iPhone：它有整面屏幕，能讓你在使用時，完全沉浸其中，彷彿忘了它的存在。它是如此智能，哪怕輕輕一瞥，都能得到它心有靈犀的迴應。而這個設想，終於隨着iPhone X的到來成爲了現實。現在，就跟未來見個面吧。" } }響應：
{ "_index": "demo", "_type": "goods", "_id": "1", "_version": 10, "result": "updated", "_shards": { "total": 2, "successful": 1, "failed": 0 }, "_seq_no": 9, "_primary_term": 1 } -
查詢數據。
請求：GET -
http://1.2.3.4:9200/demo/goods/1/響應：
{ "_index": "demo", "_type": "goods", "_id": "1", "_version": 10, "found": true, "_source": { "doc": { "no": "5089253", "title": "Apple iPhone X (A1865) 64GB 深空灰色 移動聯通電信4G手機", "brand": "Apple(蘋果)", "name": "Apple iPhone X", "product": "美國", "resolution": "2436 x 1125", "intro": "一直以來，Apple都心存一個設想，期待能夠打造出這樣一部iPhone：它有整面屏幕，能讓你在使用時，完全沉浸其中，彷彿忘了它的存在。它是如此智能，哪怕輕輕一瞥，都能得到它心有靈犀的迴應。而這個設想，終於隨着iPhone X的到來成爲了現實。現在，就跟未來見個面吧。" } } }
-
進入Docker容器的plugins目錄。
docker exec -it es /bin/bash -
下載和ElasticSearch版本對應的ik和pinyin插件。
yum install -y wget cd plugins/ mkdir ik cd ik wget https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.6.0/elasticsearch-analysis-ik-7.6.0.zip unzip elasticsearch-analysis-ik-7.6.0.zip rm -f elasticsearch-analysis-ik-7.6.0.zip cd .. mkdir pinyin cd pinyin wget https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-pinyin/releases/download/v7.6.0/elasticsearch-analysis-pinyin-7.6.0.zip unzip elasticsearch-analysis-pinyin-7.6.0.zip rm -f elasticsearch-analysis-pinyin-7.6.0.zip
-
退出容器，重啓ElasticSearch。
docker restart es
-
測試中文分詞效果。
請求：POST -
http://1.2.3.4:9200/_analyze請求頭：Content-Type: application/json
參數：
{ "analyzer": "ik_smart", "text": "中國男足在2022年卡塔爾世界盃預選賽中勇奪小組最後一名" }響應：
{ "tokens": [ { "token": "中國", "start_offset": 0, "end_offset": 2, "type": "CN_WORD", "position": 0 }, { "token": "男足", "start_offset": 2, "end_offset": 4, "type": "CN_WORD", "position": 1 }, { "token": "在", "start_offset": 4, "end_offset": 5, "type": "CN_CHAR", "position": 2 }, { "token": "2022年", "start_offset": 5, "end_offset": 10, "type": "TYPE_CQUAN", "position": 3 }, { "token": "卡塔爾", "start_offset": 10, "end_offset": 13, "type": "CN_WORD", "position": 4 }, { "token": "世界盃", "start_offset": 13, "end_offset": 16, "type": "CN_WORD", "position": 5 }, { "token": "預選賽", "start_offset": 16, "end_offset": 19, "type": "CN_WORD", "position": 6 }, { "token": "中", "start_offset": 19, "end_offset": 20, "type": "CN_CHAR", "position": 7 }, { "token": "勇奪", "start_offset": 20, "end_offset": 22, "type": "CN_WORD", "position": 8 }, { "token": "小組", "start_offset": 22, "end_offset": 24, "type": "CN_WORD", "position": 9 }, { "token": "最後", "start_offset": 24, "end_offset": 26, "type": "CN_WORD", "position": 10 }, { "token": "一名", "start_offset": 26, "end_offset": 28, "type": "CN_WORD", "position": 11 } ] } -
測試拼音分詞效果。
請求：POST -
http://1.2.3.4:9200/_analyze請求頭：Content-Type: application/json
參數：
{ "analyzer": "pinyin", "text": "張學友" }響應：
{ "tokens": [ { "token": "zhang", "start_offset": 0, "end_offset": 0, "type": "word", "position": 0 }, { "token": "zxy", "start_offset": 0, "end_offset": 0, "type": "word", "position": 0 }, { "token": "xue", "start_offset": 0, "end_offset": 0, "type": "word", "position": 1 }, { "token": "you", "start_offset": 0, "end_offset": 0, "type": "word", "position": 2 } ] }
可以通過GET或者POST請求進行搜索，下面演示了搜索有“未來”關鍵詞商品。
-
GET -
http://120.77.222.217:9200/demo/goods/_search?q=未來注意：URL中的中文應該要處理成百分號編碼。
{ "took": 19, "timed_out": false, "_shards": { "total": 5, "successful": 5, "skipped": 0, "failed": 0 }, "hits": { "total": 2, "max_score": 0.73975396, "hits": [ { "_index": "demo", "_type": "goods", "_id": "1", "_score": 0.73975396, "_source": { "doc": { "no": "5089253", "title": "Apple iPhone X (A1865) 64GB 深空灰色 移動聯通電信4G手機", "brand": "Apple(蘋果)", "name": "Apple iPhone X", "product": "美國", "resolution": "2436*1125", "intro": "一直以來，Apple都心存一個設想，期待能夠打造出這樣一部iPhone：它有整面屏幕，能讓你在使用時，完全沉浸其中，彷彿忘了它的存在。它是如此智能，哪怕輕輕一瞥，都能得到它心有靈犀的迴應。而這個設想，終於隨着iPhone X的到來成爲了現實。現在，就跟未來見個面吧。" } } }, { "_index": "demo", "_type": "goods", "_id": "3", "_score": 0.68324494, "_source": { "no": "42417956432", "title": "小米9 透明尊享版 手機 透明尊享 全網通(12GB + 256GB)", "brand": "小米（MI）", "name": "小米（MI）小米9透明", "product": "中國大陸", "resolution": "2340*1080", "intro": "全面透明機身，獨特科幻機甲風，來自未來的設計。" } } ] } }URL中可用的搜索參數如下表所示：
參數 說明 q 查詢字符串 analyzer 分析查詢字符串使用的分詞器 analyze_wildcard 通配符或者前綴查詢是否被分析，默認爲false default_operator 多個條件之間的關係，默認爲OR，可以修改爲AND explain 在返回的結果中包含評分機制的解釋 fields 只返回索引中指定的列，多個列中間用逗號隔開 sort 排序參考的字段，可以用:asc和:desc來指定升序和降序 timeout 超時時間 from 匹配結果的開始值，默認爲0 size 匹配結果的條數，默認爲10 -
POST -
http://120.77.222.217:9200/demo/goods/_search請求頭：Content-Type: application/json
參數：
{ "query": { "term": { "type": "" } } }POST搜索是基於DSL的。
Python對接ElasticSearch的第三方庫是HayStack，在Django項目中可以使用django-haystack，通過HayStack可以在不修改代碼對接多種搜索引擎服務。
pip install django-haystack elasticsearch配置文件：
INSTALLED_APPS = [
...
'haystack',
...
]
HAYSTACK_CONNECTIONS = {
'default': {
# 引擎配置
'ENGINE': 'haystack.backends.elasticsearch_backend.ElasticsearchSearchEngine',
# 搜索引擎服務的URL
'URL': 'http://1.2.3.4:9200',
# 索引庫的名稱
'INDEX_NAME': 'goods',
},
}
# 添加/刪除/更新數據時自動生成索引
HAYSTACK_SIGNAL_PROCESSOR = 'haystack.signals.RealtimeSignalProcessor'索引類：
from haystack import indexes
class GoodsIndex(indexes.SearchIndex, indexes.Indexable):
text = indexes.CharField(document=True, use_template=True)
def get_model(self):
return Goods
def index_queryset(self, using=None):
return self.get_model().objects.all()編輯text字段的模板（需要放在templates/search/indexes/demo/goods_text.txt）：
{{object.title}}
{{object.intro}}
配置URL：
urlpatterns = [
# ...
url('search/', include('haystack.urls')),
]生成初始索引：
python manage.py rebuild_index說明：可以參考《Django Haystack 全文檢索與關鍵詞高亮》一文來更深入的瞭解基於Haystack的全文檢索操作。