通过 ZomboDB Postgres 扩展轻松将 Django 与 Elasticsearch 集成
项目描述
通过ZomboDB Postgres 扩展轻松将 Django 与 Elasticsearch 集成。感谢 ZomboDB，您的 Django 模型在每次交易后都与 Elasticsearch 同步！搜索也非常简单：您只需调用查询集上的一种搜索方法即可进行 Elasticsearch 查询。再简单不过了！
文档
要求
蟒蛇：3.5、3.6、3.7
Django：2.0、2.1、2.2
Postgres和Elasticsearch：与ZomboDB 当前要求相同
快速开始
安装 ZomboDB（此处的说明）
安装 django-zombodb：
pip install django-zombodb
将SearchQuerySet和ZomboDBIndex添加到您的模型中：
from django_zombodb.indexes import ZomboDBIndex
from django_zombodb.querysets import SearchQuerySet
class Restaurant(models.Model):
name = models.TextField()
objects = models.Manager.from_queryset(SearchQuerySet)()
class Meta:
indexes = [
ZomboDBIndex(fields=[
'name',
]),
]进行迁移：
python manage.py makemigrations
添加django_zombodb.operations.ZomboDBExtension()作为您刚刚创建的迁移的第一个操作：
import django_zombodb.operations
class Migration(migrations.Migration):
dependencies = [
('restaurants', '0001_initial'),
]
operations = [
django_zombodb.operations.ZomboDBExtension(), # <<< here
]运行迁移（Postgres 用户必须是 SUPERUSER 才能创建 ZomboDB 扩展）：
python manage.py migrate
完毕！现在您可以直接从您的模型中进行 Elasticsearch 查询：
Restaurant.objects.filter(is_open=True).query_string_search("brazil* AND coffee~")完整示例
检查https://github.com/vintasoftware/django-zombodb/tree/master/example
运行测试
您需要在默认端口上运行 Elasticsearch 和 Postgres 实例。此外，您需要安装 ZomboDB。然后做：
python runtests.py
安全
请检查SECURITY.rst。如果您发现或认为您发现了漏洞，请通过管理员AT vinta.com.br 联系
请避免在 GitHub 或任何其他公共网站上披露任何安全问题。我们将努力迅速解决任何可能存在的漏洞，并向记者表示赞赏（如果需要）。
商业支持
该项目由Vinta Software和其他贡献者维护。我们一直在寻找令人兴奋的工作，所以如果您需要任何商业支持，请随时联系：联系@vinta 。com 。br
更改日志
0.3.0 (2019-07-18)
通过ZomboDBIndex上的field_mapping参数支持自定义 Elasticsearch 映射。
支持限制搜索方法的参数。
0.2.1 (2019-06-13)
放弃了对 Python 3.4 的支持。
向文档添加了缺失的导入。
0.2.0 (2019-03-01)
从ZomboDBIndex中删除了参数url。这简化了对多个部署环境（本地、暂存、生产）的支持，因为 ElasticSearch URL 不会复制到内部迁移代码中（请参阅问题 #17）。
0.1.0 (2019-02-01)
PyPI 上的第一个版本。
django_zombodb -0.3.0-py2.py3-none-any.whl 的哈希值
| 算法 | 哈希摘要 | |
|---|---|---|
| SHA256 | 13170fb63897e93141d71217f21263dec896c3aecb3ae2f0ed06a7e6a53058ed |
|
| MD5 | 778bec5e8a14bde599f5fd6430e90079 |
|
| 布莱克2-256 | 75540f561c00c5a1fe5fefe856b241fd1f62151283530fce3b25d8faac800cb0 |