Algolia 及时搜索 | 🌾大余之道

内容逐渐多起来了，搜索是时候搭起来起来了。独立静态站的搜索，Algolia 是无异议的首选。

集成分为两部分

索引数据推送
搜索界面集成

索引数据推送

可选方式：

生成好 json 后，从官网上传。
自己开发，通过 Rest API or SDK 上传。
通过官网提供的 DocSearch 上传，该工具使用 Python 语言开发，官方还提供了 Docker 镜像。

第1种，手动上传不适合自动化。本着能用就别动的原则，使用第二种，步骤如下：

配置文件 .env, API KEY 参数

APPLICATION_ID=<YOUR_APP_ID>
API_KEY=<YOUR_API_KEY>

抓取配置文件， config.json, 配置抓取起始地址和内容选择器

{
    "index_name": "publish",
    "start_urls": [
        "https://publish.everkm.cn/"
    ],
    "stop_urls": [],
    "selectors": {
        "lvl0": "h1",
        "text": "body"
    }
}

为了跳过依赖，使用 Docker 方式运行
```
docker run -it --env-file=.env -e "CONFIG=$(cat ./config.json | jq -r tostring)" algolia/docsearch-scraper
```
考虑到内存的紧张，再加上之前 Docker Desktop 资源吃紧，索性绕个远道，找个替代品，简单粗暴选择 Mac Docker colima。期间没那么顺利，果然任何一个小尝试都没想象中简单，能用就别动的原则依然值得践行。

使用步骤还是挺简单的，运行也没什么问题，可还是掉入了贫穷陷井，免费服务内容限制在1000个字符，付费也限制在10000，官方给的方案是，做内容拆分后提交。可从 DocSearch 文档中没有发现拆分的参数项，这也意味着，只能走自研这条路了。

考虑到后续搜索 UI 也需要不少开发工作量，而以后肯定是要提供内置的搜索服务，索性界面也不用官方的，免得以后再开发一遍。真是路途坎坷呀！

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