搜索
Electron 网站有一个新的搜索引擎,可以为 API 文档、教程、与 Electron 相关的 npm 包等提供即时结果。
学习像 Electron 这样的新技术或框架可能会让人望而生畏。一旦你度过了快速入门阶段,就很难学习最佳实践、找到正确的 API 或发现有助于你构建梦想应用的工具。我们希望 Electron 网站能成为一个更好的工具,帮助你更快、更轻松地找到构建应用所需的资源。
访问 electronjs.org 上的任何页面,你都会在页面顶部找到新的搜索输入框。
搜索引擎
当我们第一次开始为网站添加搜索功能时,我们使用 GraphQL 作为后端构建了自己的搜索引擎。GraphQL 用起来很有趣,而且搜索引擎性能良好,但我们很快意识到构建一个搜索引擎并非易事。多词搜索和拼写错误检测等功能需要大量工作才能做好。我们决定不再重复造轮子,而是使用现有的搜索解决方案:Algolia。
Algolia 是一种托管搜索服务,它已迅速成为 React、Vue、Bootstrap、Yarn 等流行开源项目以及许多其他项目的首选搜索引擎。
以下是一些使 Algolia 非常适合 Electron 项目的功能
- InstantSearch.js 提供即时搜索结果,通常在 1 毫秒左右。
- 容错意味着即使你输入
widnow
,也能获得结果。 - 高级查询语法支持
“精确匹配”
和-排除
。 - API 客户端是开源的,并且文档完善。
- 分析会告诉我们人们搜索最多的内容,以及他们搜索但未找到的内容。这将为我们提供宝贵的见解,以改进 Electron 的文档。
- Algolia 对开源项目免费。
API 文档
有时你知道自己想实现什么,但不知道具体如何实现。Electron 有超过 750 个 API 方法、事件和属性。没有人能轻易记住所有这些,但计算机擅长此道。使用 Electron 的JSON API 文档,我们将所有这些数据索引到 Algolia 中,现在你可以轻松找到你正在寻找的确切 API。
想调整窗口大小?搜索 resize
并直接跳转到你需要的方法。
教程
Electron 拥有不断增长的教程集合,以补充其 API 文档。现在你可以更轻松地找到特定主题的教程,就在相关 API 文档的旁边。
正在寻找安全最佳实践?搜索 security
。
npm 包
npm 注册表现在有超过 700,000 个包,找到你需要的包并不总是那么容易。为了更轻松地发现这些模块,我们创建了 electron-npm-packages
,这是一个包含注册表中 3400 多个专门为 Electron 使用而构建的模块的集合。
Libraries.io 的工作人员创建了 SourceRank,这是一个根据代码、社区、文档和使用情况等指标组合对软件项目进行评分的系统。我们创建了一个 sourceranks
模块,其中包含 npm 注册表中每个模块的分数,我们使用这些分数来排序包结果。
想要 Electron 内置 IPC 模块的替代品?搜索 is:package ipc
。
Electron 应用
使用 Algolia 索引数据很容易,所以我们从 electron/apps 添加了现有的应用列表。
筛选结果
如果你以前使用过 GitHub 的代码搜索,你可能知道它的冒号分隔键值过滤器,例如 extension:js
或 user:defunkt
。我们认为这种过滤技术非常强大,因此我们在 Electron 的搜索中添加了一个 is:
关键字,允许你过滤结果以仅显示单一类型
键盘导航
人们喜欢键盘快捷键!新的搜索功能无需将手从键盘上移开即可使用
- / 聚焦搜索输入框
- esc 聚焦搜索输入框并清空
- down 移动到下一个结果
- up 移动到上一个结果,或搜索输入框
- enter 打开结果
我们还开源了实现此键盘交互的模块。它专为与 Algolia InstantSearch 配合使用而设计,但已通用化,以支持不同的搜索实现。
我们期待你的反馈
如果你在使用新搜索工具时遇到任何问题,我们希望收到你的反馈!
提交反馈的最佳方式是在 GitHub 上的相应仓库中提交问题
- electron/electronjs.org 是 Electron 网站。如果你不知道在哪里提交问题,这里是你的最佳选择。
- electron/algolia-indices 是所有可搜索的 Electron 数据编译的地方。
- electron/search-with-your-keyboard 使搜索界面可通过键盘导航。
- algolia/instantsearch.js 是实现即时搜索的浏览器端客户端。
- algolia/algoliasearch-client-javascript 是用于将数据上传到 Algolia 服务器的 Node.js 客户端。
感谢
特别感谢 Emily Jordan 和 Vanessa Yuen 构建这些新的搜索功能,感谢 Libraries.io 提供 SourceRank 评分,以及 Algolia 团队的帮助我们入门。🍹