docusaurus如何添加一个搜索功能

 更新时间:2024年04月19日 09:16:05   作者:flydean程序那些事  
这篇文章主要介绍了docusaurus如何添加一个搜索功能,本文通过实例图文相结合给大家介绍的非常详细,感兴趣的朋友跟随小编一起看看吧

如果algolia不能自动配置的话,我教你手动给docusaurus添加一个搜索

新版博客用docusaurus重构已经有些日子了,根据docusaurus的文档上也申请了Algolia,想一劳永逸的解决博客的搜索问题。但是流水有意,落花无情。

algolia总是不给我回复,我只能对着algolia的申请页面仰天长叹。

正常情况的申请

按照docusaurus官方文档上说的,当我们需要搜索的时候,打开https://docsearch.algolia.com/apply/填一下申请,提交就行了。

但是可惜的是,我填好资料,点这个join the program很多次了,就是没有反应。

怎么办呢?我仔细检查了它的官方文档,看他的描述说是需要等待2个星期。但是2个星期实在太久了,在我们只争朝夕的今天,怎么行。

还好,我看到它还有一种手动上传的办法,笨是笨了点,总比没有的好。那就开始吧。

手动上传

首先我们得去Algolia上注册一个账号,然后在这里需要创建一个应用:

应用的旁边,需要创建一个index用来存储搜索数据:

这样,前期的准备工作就做好了。

再在api设置中找到APPLICATION_ID和API_KEY。把他们保存到.env文件中:

APPLICATION_ID=YOUR_APP_ID
API_KEY=YOUR_API_KEY

注意,这里的API_KEY最好是Admin API Key,因为会有一些权限需要。

如果是Admin API Key的话,记得不要分享给别人,这个key的权限比较大,可以删除和更新你的index数据。

设置配置文件

接下来,我们还需要一个配置文件。用来配置爬虫信息。下面是一个最基本的配置信息。

{
  "index_name": "example",
  "start_urls": ["https://www.example.com/docs"],
  "selectors": {
    "lvl0": "#content header h1",
    "lvl1": "#content article h1",
    "lvl2": "#content section h3",
    "lvl3": "#content section h4",
    "lvl4": "#content section h5",
    "lvl5": "#content section h6",
    "text": "#content header p,#content section p,#content section ol"
  }
}

其中index_name就是我们刚刚在网站上创建的index_name。当DocSearch scraper程序跑起来的时候,你会发现有一个临时的index_name + _tmp 索引被创建。

别担心,在程序执行完毕之后,会把这个tmp index会替换最终的index。

start_urls包含的是要开始爬取的链接地址。爬虫会循环爬取链接里面的a标签,除非是遇到了stop_urls。另外爬虫不会爬取其他域名的链接。

selectors是用于创建记录层次结构的所有 CSS 选择器。其中text是强制,必须要有的。

如果你对不同的url有不同的selector方案,那么可以给不同的url配置不同的selectors_key,如下所示:

{
  "start_urls": [
    {
      "url": "http://www.example.com/docs/faq/",
      "selectors_key": "faq"
    },
    {
      "url": "http://www.example.com/docs/"
    }
  ],
  […],
  "selectors": {
    "default": {
      "lvl0": ".docs h1",
      "lvl1": ".docs h2",
      "lvl2": ".docs h3",
      "lvl3": ".docs h4",
      "lvl4": ".docs h5",
      "text": ".docs p, .docs li"
    },
    "faq": {
      "lvl0": ".faq h1",
      "lvl1": ".faq h2",
      "lvl2": ".faq h3",
      "lvl3": ".faq h4",
      "lvl4": ".faq h5",
      "text": ".faq p, .faq li"
    }
  }
}

好了,基本的配置就这些了。

运行爬虫脚本

现在可以运行爬虫脚本了,这里有两个选择,一是跑docker,方便快捷。二是从源代码运行,这个就比较麻烦了。

这里我只是希望博客可以有搜索功能,所以源码什么的就算了吧,我们直接跑docker命令:

run -it --env-file=.env -e "CONFIG=$(cat flydean.conf | jq -r tostring)" algolia/docsearch-scraper

过一会就运行起来了。但是我们看看日志:

DocSearch: http://www.flydean.com/07-python-module/ 0 records)
DocSearch: http://www.flydean.com/08-python-io/ 0 records)
DocSearch: http://www.flydean.com/09-python-error-exception/ 0 records)
DocSearch: http://www.flydean.com/06-python-data-structure/ 0 records)

Crawling issue: nbHits 0 for myblog

nb_hits表示的是DocSearch 提取和索引的记录数。

怎么是0 records?难道什么都没有爬到?

直觉是我的start_urls不太对,我们把它换成sitemap.xml再试一次:

{
  "sitemap_urls": ["http://www.example.com/docs/sitemap.xml"]
}

还是同样的错误。

没办法,再去仔细读一下配置文件的说明。

终于发现了问题,原来这里的selectors写的有问题,#content header h1表示的是在ID为content的元素内部,寻找所有属于header类的元素,并在这些元素内部寻找所有的<h1>元素。但是在docusaurus V3版本中已经发生了变化。

我们把它改写成这样:

  "selectors": {
    "lvl0": {
      "selector": ".menu__link--sublist.menu__link--active",
      "global": true,
      "default_value": "Documentation"
    },
    "lvl1": "header h1",
    "lvl2": "article h2",
    "lvl3": "article h3",
    "lvl4": "article h4",
    "lvl5": "article h5",
    "lvl6": "article h6",
    "text": "article p, article li"
  },

再运行一次,这次终于有数据了。

回到网站上看看,已经有数据上传上来了:

好了,我们在docusaurus.config.ts中配置一下,看看效果:

algolia: {
        // The application ID provided by Algolia
        appId: 'YOUR_APP_ID',
        // Public API key: it is safe to commit it
        apiKey: 'YOUR_SEARCH_API_KEY',
        indexName: 'YOUR_INDEX_NAME',
        // Optional: see doc section below
        contextualSearch: true,
        // Optional: Algolia search parameters
        searchParameters: {},
        // Optional: path for search page that enabled by default (`false` to disable it)
        searchPagePath: 'search',
        //... other Algolia params
      },

我们在网站上试试效果:

完美,遇到问题的小伙伴可以私信我哟!

到此这篇关于docusaurus添加一个搜索的文章就介绍到这了,更多相关docusaurus搜索内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

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