ElasticSearch 【仿】博客园找找看页面搜索实现

 前言

　　前两天写了两篇（一个Python小白5个小时爬虫经历，一个Python小白5个小时爬虫经历 【续】）分别实现了博客园的列表页博客收集，和数据导入。后来发现博客园只是允许访问到4000条左右的数据，于是我又根据关键字搜索到“找找看”页面收集。总共数量也不多，不过也够做测试的了。本博客要讲的内容主要是关于ElasticSearch（下文中用ES表示）的。当然也没有什么难度，毕竟第三方的包和ES本身的功能就能实现。

　　注意，本人博客偏向实践总结类，所以理论上的东西比较少，如果不知道什么叫做ES并且对本文有兴趣阅读的，可以先补充一下基础知识，或者紧紧抱着好奇的心态看完本人也非常欢迎。

实战

　　数据前阶段已经导好了。目前15785条（博客园首页4000+精华+待审核+各种关键字搜索）

　　

　　下面要做的就是扒下博客园找找看页面的代码（我没有用工具，一点一点复制粘贴的，着实也不容易。有没有好的工具推荐？）首先，建一个Web项目（Core和非Core都行），然后把页面考进去，调试一下，直到运行demo页面正常即可。具体页面样式可参考：http://zzk.cnblogs.com/s/blogpost?Keywords=net

ES对接

　　下面就是C#调用ElasticSearch服务了。我用的是Nest。用NuGet安装就好。Install Package Nest。我装的是最新5.2.0版本。

　　为了检索方便呢，我们搜索的实体和ES服务器的最好对应，正如上面的截图一样。实体类：

   public class Blog
    {
        public string id
        {
           get;set;
        }
        public string author { get; set; }
        public string title { get; set; }
        public int view_num { get; set; }
        public int comment_num { get; set; }
        public int goods_num { get; set; }
        public string summary { get; set; }
        public string href { get; set; }
        public DateTime create_time { get; set; }
        public string author_url { get; set; }

    }

　　因为我用的MVC，所以直接用MVC的方式到前端绑定数据了。

　　

　　到此为止呢，页面绑定已经结束了。关键是数据怎么出，其实Nest已经帮你做好了一切，不过呢，还需要你在了解一下如何调用，我也是下载了NEST源码看了他的测试用例才学会的。代码如下：

var nodes = new Uri[]
{
    new Uri("http://myserver1:9200"),
    new Uri("http://myserver2:9200"),
    new Uri("http://myserver3:9200")
};

var pool = new StaticConnectionPool(nodes);
var settings = new ConnectionSettings(pool);
var client = new ElasticClient(settings);

　　得到client之后，调用client.Search<T>()方法

 ISearchResponse<Entities.CnBlogs.Blog> response = _builder?.Client.Search<Entities.CnBlogs.Blog>(s =>s
                     .Type("blog")//type
                     .Index(index??_defaultIndex)//index  这里时cnblogs
                     .From(from) //从第几条开始
                     .Size(pageSize)//取多少条
                     .Query(q => q.QueryString(qs => qs.Query(keyword).DefaultOperator(Operator.Or)))//根据关键字查询（查询方式有很多种，这里只是为了做简单演示）
                     .Highlight(h => //设置高亮
                                h.PreTags("<strong>")//改成strong以符合博客园的样式
                                 .PostTags("</strong>")//
                                 .Fields(
                                     hf => hf.Field(p => p.title)//标题高亮
                                             .HighlightQuery(q => q
                                                              .Match(m => m
                                                              .Field(p => p.title)
                                                              .Query(keyword)
                                    )
                                ),
                                    hf => hf.Field(p => p.summary)//简介高亮
                                            .HighlightQuery(q => q
                                                             .Match(m => m
                                                             .Field(p => p.summary)
                                                             .Query(keyword)
                                     )
                                ))
                            )
             );

　　接下来，运行一下，看看效果，这里因为没有根据关键字搜索，所以高亮没有显示

 　　

　　然后，我们进行关键字搜索，输入net，搜一下试试，效果出来了是不是，不过html标签没解析。没关系，MVC中用  @Html.Raw(“”)就可以解决啦

　　

 

 　　最终效果：

　　

　　当然呢，如果你在实践过程中发现并没有所谓的高亮，那是因为列表出来之后要对列表需要高亮的字段进行处理，处理代码如下：

 　　　　response.Hits.ToList().ForEach(x =>
            {
                if (x.Highlights?.Count > 0)
                {
                    string titleHighlights = string.Join("", x.Highlights["title"].Highlights);
                    string summaryHighlights = string.Join("", x.Highlights["summary"].Highlights);

                    x.Source.title = titleHighlights;
                    x.Source.summary = summaryHighlights;
                }
                result.Add(x.Source);
               
            });

总结

　　整体流程其实和数据库开发是一样的。添加数据，读取数据，绑定数据。只不过不同的是，搜集数据使用python爬的。其他功能均用.NET Core开发。不过还是处在学习阶段，继续加油吧，本篇到此为止，如果觉得本篇对您有帮助，点个推荐不介意吧。

　　本文代码稍后将同步到github。https://github.com/dotnetlive/dotnetlive.search/tree/master/src/DotNetLive.Search.Demo