前言

很少有朋友写相关haystack与whoosh的文章，更没有一个较好的示例。所以我把这个完整的示例开源了，希望有兴趣的同学能够交流。示例网站

解决的问题：

不同字段的优先级，比如Title比Content高。（haystack的whoosh backend默认不支持此功能）
相关性搜索（more_like_this）功能
能结合mysql数据库使用
解决中文分词功能（可以用我自己的yaha分词，或者结巴分词）
实现了更好的ChineseAnalyzer，这个的测试地址
使用whoosh 2.5.1。默认haystack使用whoosh2.4，用2.5会报错
修正了haystack+whoosh2.5.1的搜索词纠正功能，默认用老的Spelling API，在whoosh2.5.1下不支持。

同时注意：

如果使用结巴分词默认的ChineseAnanlyzer，请修改代码如下会更好：

def ChineseAnalyzer(stoplist=STOP_WORDS,minsize=1,stemfn=stem,cachesize=50000):
    return ChineseTokenizer()|LowercaseFilter()|StopFilter(stoplist=stoplist,minsize=minsize)\
                                        |StemFilter(stemfn=stemfn, ignore=None,cachesize=cachesize)

使用 yaha分词请小小的修正以下代码：

#analyzer.py
_cuttor = Cuttor()
_cuttor.set_stage1_regex(re.compile('(\d+)|([a-zA-Z]+)', re.I|re.U))
#注释这里，把名字发现去掉。
#_cuttor.add_stage(SurnameCutting())
#_cuttor.add_stage(SuffixCutting())

class ChineseTokenizer(Tokenizer):

就是把名字发现功能与地名给去掉了，免得搜索刘德的时候无法得到刘德华的结果。当然后续优化speling功能之后，可能有更好的解决办法。

建议别开启spelling功能，因为这样搜索速度会下降10+倍。原来可能是whoosh本身的spelling模块实现得不好。这个功能后续会想办法补上。

有一些功能haystack不好实现，便直接修改whoosh_cn_backend.py，从实现角度来说不大好，但他本来只是学习示例嘛，将就。

目前没开放爬虫代码，很多数据都从豆瓣爬过来。如果大家想要数据库数据，可以在下面留言。

开源地址以下是代码的readme:

haysearch

A movie search using haystack and whoosh. 一个使用haystack 与whoosh的电影搜索站。使用whoosh的人很少，我用着用着就越来越喜欢。网上虽然有很多对whoosh的测试，如果要看运行效果或看如何去使用whoosh，可以参考这个网站的源代码：http://www.v-find.com 这个网站仅限于自己与几个朋友使用，所以可能没多久就关了:)