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【Boost搜索引擎】构建Boost站内搜索引擎实践

web 2025/5/17 7:41:33

1. 搜索引擎的相关宏观原理

2. 正排索引 vs 倒排索引 - 搜索引擎具体原理

3. 编写数据去标签与数据清洗的模块 Parser

去标签

编写parser

用boost枚举文件名

解析html

提取title

编辑去标签

构建URL

将解析内容写入文件中

4. 编写建立索引的模块 Index

建立正排的基本代码

建立倒排的基本代码

5. 编写索引模块 Searcher

安装jsoncpp

获取摘要

代码

去重后的代码

测试

编写http_server 模块

基本使用测试

简单编写日志

编写前端模块

成品

搜索展示

项目源码：https://gitee.com/uyeonashi/boost

1. 搜索引擎的相关宏观原理

搜索引擎技术栈和项目环境

• 技术栈: C/C++ C++11, STL, 准标准库Boost，Jsoncpp，cppjieba，cpp-httplib ,
• 项目环境： Ubuntu22.04，vim/gcc(g++)/Makefile , vs code

2. 正排索引 vs 倒排索引 - 搜索引擎具体原理

• 文档1：雷军买了四斤小米
• 文档2：雷军发布了小米手机

文档ID	文档内容
1	雷军买了四斤小米
2	雷军发布了小米手机

目标文档进行分词（目的：方便建立倒排索引和查找）：
• 文档1[雷军买了四斤小米 ]: 雷军/买/四斤/小米/四斤小米
• 文档2[雷军发布了小米手机]：雷军/发布/小米/小米手机

停止词：了，的，吗，a，the，一般我们在分词的时候可以不考虑

倒排索引：根据文档内容，分词，整理不重复的各个关键字，对应联系到文档ID的方案

关键字（具有唯一性）	文档id，weight权重
雷军	文档1，文档2
买	文档1
四斤	文档1
小米	文档1，文档2
四斤小米	文档1
小米手机	文档2

模拟一次查找的过程：

用户输入：小米 -> 倒排索引中查找 -> 提取出文档ID(1,2) -> 根据正排索引 -> 找到文档的内容 -> title+conent（desc）+url 文档结果进行摘要 -> 构建响应结果

3. 编写数据去标签与数据清洗的模块 Parser

boost 官网：https://www.boost.org/

下载一个最新版的即可

//目前只需要boost_1_88_0/doc/html目录下的html文件，用它来进行建立索引

现在搜索源就在data中了，我们拼接一下即可

去标签

  touch parser.cc
//原始数据 -> 去标签之后的数据 （随便截取一段举个例子）
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN"
"http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd">
<html> <!--这是一个标签-->
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8">
<title>Chapter 30. Boost.Process</title>
<link rel="stylesheet" href="../../doc/src/boostbook.css" type="text/css">
<meta name="generator" content="DocBook XSL Stylesheets V1.79.1">
<link rel="home" href="index.html" title="The Boost C++ Libraries BoostBook
Documentation Subset">
<link rel="up" href="libraries.html" title="Part I. The Boost C++ Libraries
(BoostBook Subset)">
<link rel="prev" href="poly_collection/acknowledgments.html"
title="Acknowledgments">
<link rel="next" href="boost_process/concepts.html" title="Concepts">
</head>
<body bgcolor="white" text="black" link="#0000FF" vlink="#840084"
alink="#0000FF">
<table cellpadding="2" width="100%"><tr>
<td valign="top"><img alt="Boost C++ Libraries" width="277" height="86"
src="../../boost.png"></td>
<td align="center"><a href="../../index.html">Home</a></td>
<td align="center"><a href="../../libs/libraries.htm">Libraries</a></td>
<td align="center"><a href="http://www.boost.org/users/people.html">People</a>
</td>
<td align="center"><a href="http://www.boost.org/users/faq.html">FAQ</a></td>
<td align="center"><a href="../../more/index.htm">More</a></td>
</tr></table>
.........
// <> : html的标签，这个标签对我们进行搜索是没有价值的，需要去掉这些标签，一般标签都是成对出现的！yang@hcss-ecs-5a79:~/boost$ cd data
yang@hcss-ecs-5a79:~/boost/data$ mkdir raw_html
yang@hcss-ecs-5a79:~/boost/data$ ll
drwxrwxr-x 56 yang yang 12288 Apr 24 21:27 input/     //这里放的是原始的html文档
drwxrwxr-x  2 yang yang  4096 Apr 24 21:37 raw_html/  //这是放的是去标签之后的干净文档yang@hcss-ecs-5a79:~/boost/data$ ls -Rl | grep -E '*.html' | wc -l
8637目标：把每个文档都去标签，然后写入到同一个文件中！每个文档内容不需要任何\n！文档和文档之间用 \3 区分
version1：
类似：XXXXXXXXXXXXXXXXX\3YYYYYYYYYYYYYYYYYYYYY\3ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ\3采用下面的方案：
version2: 写入文件中，一定要考虑下一次在读取的时候，也要方便操作!
类似：title\3content\3url \n title\3content\3url \n title\3content\3url \n ...方便我们getline(ifsream, line)，直接获取文档的全部内容：title\3content\3url

编写parser

先将代码结构罗列出来

#include <iostream>
#include <string>
#include <vector>//是一个目录，下面放的就是所以的html网页
const std::string src_path = "data/intput/";
const std::string output = "data/raw_html/raw.txt";typedef struct DocInfo
{std::string title;   //文档的标题std::string content; //文档的内容std::string url;     //该文档在官网中的url
}DocInfo_t;bool EnumFile(const std::string &stc_path,std::vector<std::string> *file_lists);
bool ParseHtml(const std::vector<std::string> &file_lists,std::vector<DocInfo_t> *result);
bool SaveHtml(const std::vector<DocInfo_t> &result,const std::string &output);int main()
{std::vector<std::string> files_list;//第一步：递归式的吧每个html文件名带路径，保存到files_list中，方便后期进行一个一个的文件进行读取if(!EnumFile(src_path,&files_list)){std::cerr << "enum file name error!" << std::endl;return 1;}//第二步：按照files_list读取每个文件的内容，并进行解析std::vector<DocInfo_t> result;if(!ParseHtml(files_list,&result)){std::cout << "parse html error" << std::endl;return 2;}//第三步：把解析完毕的各个文件内容，写入到output，按照/3最为文档的分割符if(!SaveHtml(result,output)){std::cerr << "save html error" << std::endl;return 3;}
}

boost 开发库的安装

因为这里我们需要用到boost库中的功能

sudo apt-get install libboost-all-dev

用boost枚举文件名

//枚举文件名
bool EnumFile(const std::string &src_path, std::vector<std::string> *files_list)
{namespace fs = boost::filesystem;fs::path root_path(src_path);//判断路径是否存在，不存在，就没有必要再往后走了if(!fs::exists(root_path)){std::cerr << src_path << " not exists" << std::endl;return false;}//定义一个空的迭代器，用来进行判断递归结束fs::recursive_directory_iterator end;for(fs::recursive_directory_iterator iter(root_path); iter != end; iter++){//判断文件是否是普通文件，html都是普通文件if(!fs::is_regular_file(*iter))continue;if(iter->path().extension() != ".html")//判断文件路径名的后缀是否符合要求continue;std::cout << "debug: " << iter->path().string() << std::endl;//当前的路径一定是一个合法的，以.html结束的普通网页文件files_list->push_back(iter->path().string()); //将所有带路径的html保存在files_list,方便后续进行文本分析}return true;
}

解析html

先把结构列出

//枚举文件名
bool EnumFile(const std::string &src_path, std::vector<std::string> *files_list)
{namespace fs = boost::filesystem;fs::path root_path(src_path);//判断路径是否存在，不存在，就没有必要再往后走了if(!fs::exists(root_path)){std::cerr << src_path << " not exists" << std::endl;return false;}//定义一个空的迭代器，用来进行判断递归结束fs::recursive_directory_iterator end;for(fs::recursive_directory_iterator iter(root_path); iter != end; iter++){//判断文件是否是普通文件，html都是普通文件if(!fs::is_regular_file(*iter))continue;if(iter->path().extension() != ".html")//判断文件路径名的后缀是否符合要求continue;std::cout << "debug: " << iter->path().string() << std::endl;//当前的路径一定是一个合法的，以.html结束的普通网页文件files_list->push_back(iter->path().string()); //将所有带路径的html保存在files_list,方便后续进行文本分析}return true;
}

提取title

用string 找 < >，找到title的起始位置，前闭后开，找到的是中间的位置

去标签

提取content，本质是进行去标签，只保留有效字段

在进行遍历的时候，只要碰到了 > ,就意味着，当前的标签被处理完毕.；只要碰到了< 意味着新的标签开始了

构建URL

boost库的官方文档，和我们下载下来的文档，是有路径的对应关系的

官网URL样例：
https://www.boost.org/doc/libs/1_78_0/doc/html/accumulators.html我们下载下来的url样例：boost_1_78_0/doc/html/accumulators.html我们拷贝到我们项目中的样例：data/input/accumulators.html //我们把下载下来的boost库doc/html/* copy data/input/url_head = "https://www.boost.org/doc/libs/1_78_0/doc/html";
url_tail = [data/input](删除) /accumulators.html -> url_tail = /accumulators.htmlurl = url_head + url_tail ; 相当于形成了一个官网链接

static bool ParseUrl(const std::string &file_path,std::string *url)
{std::string url_head = "https://www.boost.org/doc/libs/1_88_0/doc/html";std::string url_tail =  file_path.substr(src_path.size());*url = url_head + url_tail;return true;
}

将解析内容写入文件中

//见代码
采用下面的方案：
version2: 写入文件中，一定要考虑下一次在读取的时候，也要方便操作!
类似：title\3content\3url \n title\3content\3url \n title\3content\3url \n ...
方便我们getline(ifsream, line)，直接获取文档的全部内容：title\3content\3url

bool SaveHtml(const std::vector<DocInfo_t> &results, const std::string &output)
{
#define SEP '\3'//按照二进制方式写入std::ofstream out(output,std::ios::out | std::ios::binary);if(!out.is_open()){std::cerr << "open " << output << std::endl;return false;}//就可以进行文件内容的携入了for(auto &item : results){std::string out_string;out_string = item.title;out_string += SEP;out_string += item.content;out_string += SEP;out_string += item.url;out_string += '\n';out.write(out_string.c_str(),out_string.size());}out.close();return true;
}

4. 编写建立索引的模块 Index

先把基本结构搭建出

#pragma once
#include <iostream>
#include<vector>
#include<string>
#include<unordered_map>namespace ns_index
{struct DocInfo{std::string title;      //标题std::string content;    //文档去标签后的内容std::string url;uint64_t doc_id;         //文档的ID};struct InvertedElem{uint64_t doc_id;std::string word;int weight;};//倒排拉链typedef std::vector<InvertedElem> InvertedList;class Index{public:Index(){}~Index(){}public:DocInfo *GetForwardIndex(uint64_t doc_id){return nullptr;}//根据关键字string，获得倒排拉链InvertedList * GetForwardIndex(const std::string &word){return nullptr;}//根据去标签，格式化之后的文档，构建正排和倒排索引//data/raw_html/raw.txtbool BuildIndex(const std::string &input) //parse处理完的数据交给我{}private://正排索引的数据结构用数组，数组下标天然石文档的IDstd::vector<DocInfo> forward_index; //正排索引//倒排索引一定是一个关键字和一组InvertedElem对应(关键字和倒排拉链的映射关系)std::unordered_map<std::string,InvertedList> inverted_index;};
}

建立正排的基本代码

DocInfo *BuildForwardIndex(const std::string &line)
{//1. 解析line，字符串切分//line -> 3 string, title, content, urlstd::vector<std::string> results;const std::string sep = "\3"; //行内分隔符ns_util::StringUtil::CutString(line, &results, sep);//ns_util::StringUtil::CutString(line, &results, sep);if(results.size() != 3)return nullptr;//2. 字符串进行填充到DocIinfoDocInfo doc;doc.title = results[0]; //titledoc.content = results[1]; //contentdoc.url = results[2]; ///url//先进行保存id，在插入，对应的id就是当前doc在vector中的下标!doc.doc_id = forward_index.size();//3. 插入到正排索引的vectorforward_index.push_back(std::move(doc)); //doc,html文件内容return &forward_index.back();
}

建立倒排的基本代码

//原理:
struct InvertedElem
{uint64_t doc_id;std::string word;int weight;
};//倒排拉链
typedef std::vector<InvertedElem> InvertedList;
//倒排索引一定是一个关键字和一组(个)InvertedElem对应[关键字和倒排拉链的映射关系]
std::unordered_map<std::string, InvertedList> inverted_index;//我们拿到的文档内容
struct DocInfo
{std::string title; //文档的标题std::string content; //文档对应的去标签之后的内容std::string url; //官网文档urluint64_t doc_id; //文档的ID，暂时先不做过多理解
};
//文档：
title ： 吃葡萄
content: 吃葡萄不吐葡萄皮
url: http://XXXX
doc_id: 123根据文档内容，形成一个或者多个InvertedElem(倒排拉链)
因为当前我们是一个一个文档进行处理的，一个文档会包含多个”词“， 都应当对应到当前的doc_id1. 需要对 title && content都要先分词 --使用jieba分词
title: 吃/葡萄/吃葡萄(title_word)
content：吃/葡萄/不吐/葡萄皮(content_word)词和文档的相关性（词频：在标题中出现的词，可以认为相关性更高一些，在内容中出现相关性低一些
2. 词频统计
struct word_cnt
{title_cnt;content_cnt;
}
unordered_map<std::string, word_cnt> word_cnt;
for &word : title_word
{word_cnt[word].title_cnt++; //吃（1）/葡萄（1）/吃葡萄（1）
}
for &word : content_word 
{word_cnt[word].content_cnt++; //吃（1）/葡萄（1）/不吐（1）/葡萄皮（1）
}知道了在文档中，标题和内容每个词出现的次数
3. 自定义相关性
for &word : word_cnt
{
//具体一个词和123文档的对应关系，当有多个不同的词，指向同一个文档的时候，此时该优先显示谁？？相关性！struct InvertedElem elem;elem.doc_id = 123;elem.word = word.first;elem.weight = 10*word.second.title_cnt + word.second.content_cnt ; //相关性inverted_index[word.first].push_back(elem);
}//jieba的使用--cppjieba
获取链接：https://gitcode.com/gh_mirrors/cp/cppjieba
如何使用：源代码都写进头文件include/cppjieba/*.hpp里，include即可使用

如何使用：注意细节，我们需要自己执行： cp -rf deps/limonp include/cppjieba/

也就是说要将limonp移到cppjieba目录下，不然会报错

//使用  demo.cpp
#include "inc/cppjieba/Jieba.hpp"
#include <iostream>
#include <string>
#include <vector>
using namespace std;const char* const DICT_PATH = "./dict/jieba.dict.utf8";
const char* const HMM_PATH = "./dict/hmm_model.utf8";
const char* const USER_DICT_PATH = "./dict/user.dict.utf8";
const char* const IDF_PATH = "./dict/idf.utf8";
const char* const STOP_WORD_PATH = "./dict/stop_words.utf8";int main(int argc, char** argv) 
{cppjieba::Jieba jieba(DICT_PATH,HMM_PATH,USER_DICT_PATH,IDF_PATH,STOP_WORD_PATH);vector<string> words;string s;s = "小明硕士毕业于中国科学院计算所，后在日本京都大学深造";cout << s << endl;cout << "[demo] CutForSearch" << endl;jieba.CutForSearch(s, words);cout << limonp::Join(words.begin(), words.end(), "/") << endl;return EXIT_SUCCESS;
}

        bool BuildForwardIndex(const DocInfo &doc){//DoInfo(title,content,url,doc_id)//word->倒排拉链struct word_cnt{int title_cnt;int content_cnt;word_cnt():title_cnt(0),content_cnt(0){}};std::unordered_map<std::string,word_cnt> word_map; //用来暂存词频的映射表//对标题进行分词std::vector<std::string> title_words;ns_util::JiebaUtil::CutString(doc.title,&title_words);//对标题词频进行统计for(auto &s : title_words){word_map[s].title_cnt++;//如果存在就获取，不存在就新建}//对文档内容进行分词std::vector<std::string> content_words;ns_util::JiebaUtil::CutString(doc.content,&content_words);//对内容进行词频统计std::unordered_map<std::string,word_cnt> concent_map;for(auto &c : content_words){word_map[c].content_cnt++;}#define X 10#define Y 1for(auto &word_pair : word_map){InvertedElem item;item.doc_id = doc.doc_id;item.word = word_pair.first;item.weight = X*word_pair.second.title_cnt + Y*word_pair.second.content_cnt;InvertedList &inverted_list = inverted_index[word_pair.first];inverted_list.push_back(item);}return true;}

5. 编写索引模块 Searcher

先把基本代码结构搭建出来

namespace ns_seracher
{class Searcher{public:Searcher() {} ~Searcher() {}public:void InitSercher(const std::string &input){//1. 获取或者创建Index对象//2. 根据index对象建立索引}void Search(const std::string &queue, std::string *ison String){//1. [分词]：对我们的query进行按照searcher的要求进行分词//2. [触发]：就是根据分词的各个“词”，进行index查找//3. [合并]：汇总查找结果，按照相关性(weight)降序排序//4. [构建]: 根据查找出来的结果，构建json串 -- jsoncpp}private:ns_index::Index *index; //索引};
}

搜索：雷军小米 -> 雷军、小米->查倒排->两个倒排拉链（文档1，文档2，文档1、文档2）

安装jsoncpp

sudo apt-get install libjsoncpp-dev

具体实现代码

https://gitee.com/uyeonashi/boost

获取摘要

注意定义start和end双指针的时候，要注意size_t类型与int类型的符号比较，很容易出错！

由于size_t是无符号类型，如果使用不当（比如使用负数做运算），可能会导致意想不到的结果。例如，将负数赋值给size_t会导致它变成一个很大的正数。

代码

std::string GetDesc(const std::string &html_content, const std::string &word)
{// 找到word在html_content中的首次出现，然后往前找50字节(如果没有，从begin开始)，往后找100字节(如果没有，到end就可以的)// 截取出这部分内容const int prev_step = 50;const int next_step = 100;// 1. 找到首次出现// 不能使用find查找，可能因为大小写不匹配而报错auto iter = std::search(html_content.begin(), html_content.end(), word.begin(), word.end(), [](int x, int y){ return (std::tolower(x) == std::tolower(y)); });if (iter == html_content.end()){return "None1";}int pos = std::distance(html_content.begin(), iter);// 2. 获取start，end , std::size_t 无符号整数int start = 0;int end = html_content.size() - 1;// 如果之前有50+字符，就更新开始位置if (pos > start + prev_step)start = pos - prev_step;if (pos < end - next_step)end = pos + next_step;// 3. 截取子串,returnif (start >= end)return "None2";std::string desc = html_content.substr(start, end - start);desc += "...";return desc;
}

比如我们在搜索“你是一个好人”时，jieba会将该语句分解为你/一个/好人/一个好人，在建立图的时候，可能会指向同一个文档，导致我们在搜索的时候会出现重复的结果。

所以我们要做去重操作，如何判断相同呢？直接看文档id即可。并且要将权值修改，我们应该将搜索到的相同内容进行权值的累加，作为该文档的真正权值！

去重后的代码

#pragma once#include "index.hpp"
#include "util.hpp"
#include "log.hpp"
#include <algorithm>
#include <unordered_map>
#include <jsoncpp/json/json.h>namespace ns_searcher
{struct InvertedElemPrint{uint64_t doc_id;int weight;std::vector<std::string> words;InvertedElemPrint() : doc_id(0), weight(0) {}};class Searcher{private:ns_index::Index *index; // 供系统进行查找的索引public:Searcher() {}~Searcher() {}public:void InitSearcher(const std::string &input){// 1. 获取或者创建index对象index = ns_index::Index::GetInstance();std::cout << "获取index单例成功..." << std::endl;// LOG(NORMAL, "获取index单例成功...");// 2. 根据index对象建立索引index->BuildIndex(input);std::cout << "建立正排和倒排索引成功..." << std::endl;// LOG(NORMAL, "建立正排和倒排索引成功...");}// query: 搜索关键字// json_string: 返回给用户浏览器的搜索结果void Search(const std::string &query, std::string *json_string){// 1.[分词]:对我们的query进行按照searcher的要求进行分词std::vector<std::string> words;ns_util::JiebaUtil::CutString(query, &words);// 2.[触发]:就是根据分词的各个"词"，进行index查找,建立index是忽略大小写，所以搜索，关键字也需要// ns_index::InvertedList inverted_list_all; //内部InvertedElemstd::vector<InvertedElemPrint> inverted_list_all;std::unordered_map<uint64_t, InvertedElemPrint> tokens_map;for (std::string word : words){boost::to_lower(word);ns_index::InvertedList *inverted_list = index->GetInvertedList(word);if (nullptr == inverted_list){continue;}// 不完美的地方： 你/是/一个/好人 100// inverted_list_all.insert(inverted_list_all.end(), inverted_list->begin(), inverted_list->end());for (const auto &elem : *inverted_list){auto &item = tokens_map[elem.doc_id]; //[]:如果存在直接获取，如果不存在新建// item一定是doc_id相同的print节点item.doc_id = elem.doc_id;item.weight += elem.weight;item.words.push_back(elem.word);}}for (const auto &item : tokens_map){inverted_list_all.push_back(std::move(item.second));}// 3.[合并排序]：汇总查找结果，按照相关性(weight)降序排序// std::s ort(inverted_list_all.begin(), inverted_list_all.end(),\//      [](const ns_index::InvertedElem &e1, const ns_index::InvertedElem &e2){//         return e1.weight > e2.weight;//         });std::sort(inverted_list_all.begin(), inverted_list_all.end(),[](const InvertedElemPrint &e1, const InvertedElemPrint &e2){return e1.weight > e2.weight;});// 4.[构建]:根据查找出来的结果，构建json串 -- jsoncpp --通过jsoncpp完成序列化&&反序列化Json::Value root;for (auto &item : inverted_list_all){ns_index::DocInfo *doc = index->GetForwardIndex(item.doc_id);if (nullptr == doc){continue;}Json::Value elem;elem["title"] = doc->title;elem["desc"] = GetDesc(doc->content, item.words[0]); // content是文档的去标签的结果，但是不是我们想要的，我们要的是一部分 TODOelem["url"] = doc->url;// for deubg, for deleteelem["id"] = (int)item.doc_id;elem["weight"] = item.weight; // int->stringroot.append(elem);}Json::StyledWriter writer;// Json::FastWriter writer;*json_string = writer.write(root);}std::string GetDesc(const std::string &html_content, const std::string &word){// 找到word在html_content中的首次出现，然后往前找50字节(如果没有，从begin开始)，往后找100字节(如果没有，到end就可以的)// 截取出这部分内容const int prev_step = 50;const int next_step = 100;// 1. 找到首次出现// 不能使用find查找，可能因为大小写不匹配而报错auto iter = std::search(html_content.begin(), html_content.end(), word.begin(), word.end(), [](int x, int y){ return (std::tolower(x) == std::tolower(y)); });if (iter == html_content.end()){return "None1";}int pos = std::distance(html_content.begin(), iter);// 2. 获取start，end , std::size_t 无符号整数int start = 0;int end = html_content.size() - 1;// 如果之前有50+字符，就更新开始位置if (pos > start + prev_step)start = pos - prev_step;if (pos < end - next_step)end = pos + next_step;// 3. 截取子串,returnif (start >= end)return "None2";std::string desc = html_content.substr(start, end - start);desc += "...";return desc;}};
}

测试

每写一个模块，最好都要测试一下不然最后bug成群

测试代码

#include "seracher.hpp"
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <iostream>
#include <string>const std::string input = "data/raw_html/raw.txt";int main()
{ns_seracher::Searcher *search = new ns_seracher::Searcher();search->InitSercher(input);std::string query;std::string json_string;char buffer[1024];while (true){std::cout << "Plase Enter Your Search Query# ";fgets(buffer,sizeof(buffer)-1,stdin);buffer[strlen(buffer)-1] = 0;query = buffer;search->Search(query,&json_string);std::cout << json_string << std::endl;}return 0;
}

编译然后运行，查看

编写http_server 模块

我们这里不用自己去搭建轮子，直接用网上的cpp-httplib库即可搭建网络通信。
所以我们只要会使用基本的接口即可
cpp-httplib库：https://gitee.com/royzou/cpp-httplib
注意：cpp-httplib在使用的时候需要使用较新版本的gcc

基本使用测试

#include"httplib.h"int main()
{httplib::Server svr;svr.Get("/hi", [](const httplib::Request &req, httplib::Response &rsp){rsp.set_content("你好,世界!", "text/plain; charset=utf-8");});svr.listen("0.0.0.0",8081);return 0;
}

编写一个简单的前端做测试

#include"httplib.h"const std::string root_path = "./wwwroot";int main()
{httplib::Server svr;svr.set_base_dir(root_path.c_str());svr.Get("/hi", [](const httplib::Request &req, httplib::Response &rsp){rsp.set_content("你好,世界!", "text/plain; charset=utf-8");});svr.listen("0.0.0.0",8081);return 0;
}

<!DOCTYPE html><html>
<head><meta charset="UTF-8"><title>for test</title>
</head>
<body><h1>你好,世界</h1><p>这是一个测试网页</p>
</body>
</html>

#include"httplib.h"
#include "seracher.hpp"const std::string input = "data/raw_html/raw.txt";
const std::string root_path = "./wwwroot";int main()
{ns_seracher::Searcher search;search.InitSercher(input);httplib::Server svr;svr.set_base_dir(root_path.c_str());svr.Get("/s", [&search](const httplib::Request &req, httplib::Response &rsp){if(!req.has_param("word")){rsp.set_content("要有搜索关键词！","text/plain: charset=utf-8");return;}std::string word = req.get_param_value("word");std::cout << "用户在搜索：" << word << std::endl;std::string json_string;search.Search(word,&json_string);rsp.set_content(json_string,"application/json"); // rsp.set_content("你好,世界!", "text/plain; charset=utf-8");});svr.listen("0.0.0.0",8081);return 0;
}

简单编写日志

#pragma once#include <iostream>
#include <string>
#include <ctime>#define NORMAL  1
#define WARNING 2
#define DEBUG   3
#define FATAL   4#define LOG(LEVEL, MESSAGE) log(#LEVEL, MESSAGE, __FILE__, __LINE__)void log(std::string level, std::string message, std::string file, int line)
{std::cout << "[" << level << "]" << "[" << time(nullptr) << "]" << "[" << message << "]" << "[" << file << " : " << line << "]" << std::endl;
}

编写前端模块

<!DOCTYPE html>
<html lang="en"><head><meta charset="UTF-8"><meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge"><meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"><script src="http://code.jquery.com/jquery-2.1.1.min.js"></script><title>boost 搜索引擎</title><style>/* 去掉网页中的所有的默认内外边距，html的盒子模型 */* {/* 设置外边距 */margin: 0;/* 设置内边距 */padding: 0;}/* 将我们的body内的内容100%和html的呈现吻合 */html,body {height: 100%;}/* 类选择器.container */.container {/* 设置div的宽度 */width: 800px;/* 通过设置外边距达到居中对齐的目的 */margin: 0px auto;/* 设置外边距的上边距，保持元素和网页的上部距离 */margin-top: 15px;}/* 复合选择器，选中container 下的 search */.container .search {/* 宽度与父标签保持一致 */width: 100%;/* 高度设置为52px */height: 52px;}/* 先选中input标签， 直接设置标签的属性，先要选中， input：标签选择器*//* input在进行高度设置的时候，没有考虑边框的问题 */.container .search input {/* 设置left浮动 */float: left;width: 600px;height: 50px;/* 设置边框属性：边框的宽度，样式，颜色 */border: 1px solid black;/* 去掉input输入框的有边框 */border-right: none;/* 设置内边距，默认文字不要和左侧边框紧挨着 */padding-left: 10px;/* 设置input内部的字体的颜色和样式 */color: #000be2;font-size: 14px;}/* 先选中button标签， 直接设置标签的属性，先要选中， button：标签选择器*/.container .search button {/* 设置left浮动 */float: left;width: 150px;height: 52px;/* 设置button的背景颜色，#4e6ef2 */background-color: #4e6ef2;/* 设置button中的字体颜色 */color: #FFF;/* 设置字体的大小 */font-size: 19px;font-family: Georgia, 'Times New Roman', Times, serif;}.container .result {width: 100%;}.container .result .item {margin-top: 15px;}.container .result .item a {/* 设置为块级元素，单独站一行 */display: block;/* a标签的下划线去掉 */text-decoration: none;/* 设置a标签中的文字的字体大小 */font-size: 20px;/* 设置字体的颜色 */color: #4e6ef2;}.container .result .item a:hover {text-decoration: underline;}.container .result .item p {margin-top: 5px;font-size: 16px;font-family: 'Lucida Sans', 'Lucida Sans Regular', 'Lucida Grande', 'Lucida Sans Unicode', Geneva, Verdana, sans-serif;}.container .result .item i {/* 设置为块级元素，单独站一行 */display: block;/* 取消斜体风格 */font-style: normal;color: rgba(103, 6, 193, 0.838);}</style>
</head><body><div class="container"><div class="search"><input type="text" value="请输入搜索关键字"><button onclick="Search()">搜索一下</button></div><div class="result"><!-- 动态生成网页内容 --></div></div><script>function Search() {// 是浏览器的一个弹出框// alert("hello js!");// 1. 提取数据, $可以理解成就是JQuery的别称let query = $(".container .search input").val();console.log("query = " + query); //console是浏览器的对话框，可以用来进行查看js数据//2. 发起http请求,ajax: 属于一个和后端进行数据交互的函数，JQuery中的$.ajax({type: "GET",url: "/s?word=" + query,success: function (data) {console.log(data);BuildHtml(data);}});}function BuildHtml(data) {// 获取html中的result标签let result_lable = $(".container .result");// 清空历史搜索结果result_lable.empty();for (let elem of data) {// console.log(elem.title);// console.log(elem.url);let a_lable = $("<a>", {text: elem.title,href: elem.url,// 跳转到新的页面target: "_blank"});let p_lable = $("<p>", {text: elem.desc});let i_lable = $("<i>", {text: elem.url});let div_lable = $("<div>", {class: "item"});a_lable.appendTo(div_lable);p_lable.appendTo(div_lable);i_lable.appendTo(div_lable);div_lable.appendTo(result_lable);}}</script>
</body></html>