asciidoc文件阅读_可搜索的文件? 是的你可以。 选择AsciiDoc的另一个原因

asciidoc文件阅读

Elasticsearch是一个基于Apache Lucene的灵活,功能强大的开源,分布式实时云搜索和分析引擎,可提供全文搜索功能。 它是面向文档且无架构的。

Asciidoctor是一个纯Ruby处理器,用于将AsciiDoc源文件和字符串转换为HTML 5DocBook 4.5和其他格式。 除了Asciidoctor Ruby部分之外,还有一个Asciidoctor-java-integration项目,该项目使我们可以从Java调用Asciidoctor函数,而无需注意正在执行Ruby代码。

在这篇文章中,我们将看到如何在AsciiDoc文档上使用Elasticsearch ,以使其可通过其标题信息或内容进行搜索。

让我们添加所需的依赖项:

<dependencies><dependency><groupId>junit</groupId><artifactId>junit</artifactId><version>4.11</version><scope>test</scope></dependency><dependency><groupId>com.googlecode.lambdaj</groupId><artifactId>lambdaj</artifactId><version>2.3.3</version></dependency><dependency><groupId>org.elasticsearch</groupId><artifactId>elasticsearch</artifactId><version>0.90.1</version></dependency><dependency><groupId>org.asciidoctor</groupId><artifactId>asciidoctor-java-integration</artifactId><version>0.1.3</version></dependency></dependencies>

Lambdaj库用于将AsciiDoc文件转换为json文档。

现在我们可以启动一个Elasticsearch实例,在本例中它将是一个嵌入式实例。

node = nodeBuilder().local(true).node();

下一步是解析AsciiDoc文档标题,读取其内容并将其转换为json文档。

存储在Elasticsearch中json文档的示例可以是:

{"title":"Asciidoctor Maven plugin 0.1.2 released!","authors":[{"author":"Jason Porter","email":"example@mail.com"}],"version":null,"content":"= Asciidoctor Maven plugin 0.1.2 released!.....","tags":["release","plugin"]
}

而对于一个AsciiDoc文件转换成JSON文件,我们将使用由Elasticsearch 的Java API提供了以编程方式创建JSON文件XContentBuilder类。

package com.lordofthejars.asciidoctor;import static org.elasticsearch.common.xcontent.XContentFactory.*;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.IOException;
import java.util.List;import org.asciidoctor.Asciidoctor;
import org.asciidoctor.Author;
import org.asciidoctor.DocumentHeader;
import org.asciidoctor.internal.IOUtils;
import org.elasticsearch.common.xcontent.XContentBuilder;import ch.lambdaj.function.convert.Converter;public class AsciidoctorFileJsonConverter implements Converter<File, XContentBuilder> {private Asciidoctor asciidoctor;public AsciidoctorFileJsonConverter() {this.asciidoctor = Asciidoctor.Factory.create();}public XContentBuilder convert(File asciidoctor) {DocumentHeader documentHeader = this.asciidoctor.readDocumentHeader(asciidoctor);XContentBuilder jsonContent = null;try {jsonContent = jsonBuilder().startObject().field("title", documentHeader.getDocumentTitle()).startArray("authors");Author mainAuthor = documentHeader.getAuthor();jsonContent.startObject().field("author", mainAuthor.getFullName()).field("email", mainAuthor.getEmail()).endObject();List<Author> authors = documentHeader.getAuthors();for (Author author : authors) {jsonContent.startObject().field("author", author.getFullName()).field("email", author.getEmail()).endObject();}jsonContent.endArray().field("version", documentHeader.getRevisionInfo().getNumber()).field("content", readContent(asciidoctor)).array("tags", parseTags((String)documentHeader.getAttributes().get("tags"))).endObject();} catch (IOException e) {throw new IllegalArgumentException(e);}return jsonContent;}private String[] parseTags(String tags) {tags = tags.substring(1, tags.length()-1);return tags.split(", ");}private String readContent(File content) throws FileNotFoundException {return IOUtils.readFull(new FileInputStream(content));}}

基本上,我们通过调用startObject方法来启动新对象, field方法来添加新字段以及startArray来启动数组来构建json文档。 然后,将使用此生成器以json格式呈现等效对象。 请注意,我们使用的是从Asciidoctor类返回头从AsciiDoc文件属性没有阅读和渲染整个文档readDocumentHeader方法。 最后,内容字段设置为所有文档内容。

现在我们准备开始为文档建立索引。 注意populateData方法接收一个Client对象作为参数。 该对象来自Elasticsearch Java API ,表示与Elasticsearch数据库的连接。

import static ch.lambdaj.Lambda.convert;
//....private void populateData(Client client) throws IOException {List<File> asciidoctorFiles = new ArrayList<File>() {{add(new File("target/test-classes/java_release.adoc"));add(new File("target/test-classes/maven_release.adoc"));}};List<XContentBuilder> jsonDocuments = convertAsciidoctorFilesToJson(asciidoctorFiles);for (int i=0; i < jsonDocuments.size(); i++) {client.prepareIndex("docs", "asciidoctor", Integer.toString(i)).setSource(jsonDocuments.get(i)).execute().actionGet();}client.admin().indices().refresh(new RefreshRequest("docs")).actionGet();
}private List<XContentBuilder> convertAsciidoctorFilesToJson(List<File> asciidoctorFiles) {return convert(asciidoctorFiles, new AsciidoctorFileJsonConverter());
}

重要的是要注意,算法的第一部分是通过使用以前的转换器类和Lambdaj项目的convert方法所有我们的AsciiDoc文件(在本例中为两个)转换为XContentBuilder实例。

如果您愿意,可以在https://github.com/asciidoctor/asciidoctor.github.com/blob/develop/news/asciidoctor-java-integration-0-1-3-中查看本示例中使用的两个文档。 release.adoc和https://github.com/asciidoctor/asciidoctor.github.com/blob/develop/news/asciidoctor-maven-plugin-0-1-2-released.adoc 。

下一部分是在一个索引内插入文档。 这是通过使用prepareIndex方法完成的,该方法需要一个索引名称( docs ),一个索引类型( asciidoctor )和要插入的文档的ID 。 然后我们调用setSource方法,该方法将XContentBuilder对象转换为json ,最后通过调用execute()。actionGet() ,将数据发送到数据库。

仅由于我们使用的是Elasticsearch的嵌入式实例(在生产中不需要此部分),才需要最后一步,该实例通过调用refresh方法刷新索引。

之后,我们可以开始查询Elasticsearch以从我们的AsciiDoc文档中检索信息。

让我们从一个非常简单的示例开始,该示例返回所有插入的文档:

SearchResponse response = client.prepareSearch().execute().actionGet();

接下来,我们将搜索Alex Soto编写的所有文档,在本例中是其中一个。

import static org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders.matchQuery;
//....
QueryBuilder matchQuery =  matchQuery("author", "Alex Soto");QueryBuilder matchQuery =  matchQuery("author", "Alexander Soto");

请注意,我正在搜索字段作者字符串Alex Soto ,该字符串仅返回一个。 另一个文档由Jason编写。 但是有趣的是,如果您搜索Alexander Soto ,将返回相同的文档; Elasticsearch非常聪明,可以知道AlexAlexander是非常相似的名字,因此它也返回了文档。

更多查询,如何查找由Alex而不是Soto撰写的文档。

import static org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders.fieldQuery;//....QueryBuilder matchQuery =  fieldQuery("author", "+Alex -Soto");

在这种情况下,当然不会返回任何结果。 请注意,在这种情况下,我们使用字段查询而不是术语查询,并且使用+和–符号来排除和包括单词。

您也可以找到所有包含title上 释放的单词的文档。

import static org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders.matchQuery;//....QueryBuilder matchQuery =  matchQuery("title", "released");

最后,让我们找到所有有关0.1.2发行版的文档,在这种情况下,只有一个文档在谈论它,另一个文档在谈论0.1.3。

QueryBuilder matchQuery = matchQuery("content", "0.1.2");

现在,我们只需要将查询发送到Elasticsearch数据库即可,这是通过使用prepareSearch方法完成的。

SearchResponse response = client.prepareSearch("docs").setTypes("asciidoctor").setQuery(matchQuery).execute().actionGet();SearchHits hits = response.getHits();for (SearchHit searchHit : hits) {System.out.println(searchHit.getSource().get("content"));
}

请注意,在这种情况下,我们正在通过控制台打印AsciiDoc内容,但是您可以使用asciidoctor.render(String content,Options options)方法将内容呈现为所需格式。

因此,在本文中,我们看到了如何使用Elasticsearch为文档建立索引,如何使用Asciidoctor-java-integration项目AsciiDoc文件中获取一些重要信息,以及最后如何对插入的文档执行一些查询。 当然, Elasticsearch中还有更多种查询,但是本文的目的并不是要探索Elasticsearch的所有可能性。

此外,请注意使用AsciiDoc格式编写文档的重要性。 您无需花费太多精力就可以为文档建立搜索引擎。 另一方面,设想使用任何专有的二进制格式(例如Microsoft Word)来实现相同的所有代码 因此,我们已经显示了使用AsciiDoc而不是其他格式的另一个原因。

参考: 可搜索的文件? 是的你可以。 从我们的JCG合作伙伴 Alex Soto 选择 “ One Jar To Rule All All”博客的另一个原因 。

翻译自: https://www.javacodegeeks.com/2013/06/searchable-documents-yes-you-can-another-reason-to-choose-asciidoc.html

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