Da un bel po’ di tempo il mio sito sta aspettando un bell’aggiornamento, ma ogni volta mi blocco per un motivo o per l’altro. Questa volta è stato il turno della ricerca.

Questa funzionalità è una delle più complicate da implementare, per una moltitudine di fattori, che vanno dalla necessaria attenzione alle prestazioni al fatto che la ricerca non è un problema con una soluzione precisa. Non a caso i motori di ricerca di oggi si basano completamente su algoritmi di machine learning, che però per un piccolo sito come il mio, che vuole comunque offire questa possibilità, sarebbe un’esagerazione, peraltro impossibile, in quanto non avrei nemmeno i dati per il training.

In ogni caso, non voglio rimuovere questa funzionalità dal sito, né implementarla in maniera troppo inefficace, né rivolgermi a servizi di terzi, quindi mi sono guardato un po’ attorno per decidere sul da farsi e ho provato diverse soluzioni.

Come già annunciato, sto lavorando in Python, con Django, quindi il mio primo passo è stato provare Haystack.

Questo è un framework che fa da ponte tra i modelli dell’ORM di Django e diversi backend per la ricerca, tra cui i celebri Elasticsearch e Solr, entrambi basati su Apache Lucene, e i meno famosi Xapian e Whoosh. Precisamente Haystack mette a disposizione delle API agnostiche dal backend per indicizzare, eseguire ricerche ed altre operazioni sui modelli di Django. Quindi, una volta creato il codice basato su Haystack, si possono facilmente provare i vari backend. … [Leggi il resto]