基于boost准标准库的搜索引擎项目

零 项目背景/原理/技术栈

1.介绍boost准标准库

2.项目实现效果

3.搜索引擎宏观架构图

这是一个基于Web的搜索服务架构

1. 客户端-服务器模型：采用了经典的客户端-服务器模型，用户通过客户端与服务器交互，有助于集中管理和分散计算。
2. 简单的用户界面：客户端似乎很简洁，用户通过简单的HTTP请求与服务端交互，易于用户操作。
3. 搜索引擎功能：服务器端的搜索器能够接收查询请求，从数据存储中检索信息，这是Web搜索服务的核心功能。
4. 数据存储：有专门的存储系统用于存放数据文件（如HTML文件），有助于维护数据的完整性和持久性。
5. 模块分离：搜索器、存储和处理请求的模块被分开，这有助于各模块独立更新和维护.

4.搜索过程的原理~正排,倒排索引

5.技术栈和项目环境,工具

技术栈:C/C++ C++11 STL boost准标准库 JsonCPP cppjieba cpp-httplib 
html css js jQuery Ajax

项目环境:Centos7  华为云服务器 gcc/g++/makefile Vscode

一 Paser数据清洗,获取数据源模块

const std::string src_path = "data/input/";
const std::string output_file = "data/output/dest.txt";

class DocInfo
{
public:std::string _title;std::string _content;std::string _url;
};

Paser模块主逻辑 

int main()
{std::vector<std::string> files_list;// 第一步 把搜索范围src_path内的所有html的路径+文件名放到 files_list中if (!EnumFileName(src_path, &files_list)){lg(_Error,"%s","enum filename err!");exit(EnumFileNameErr);}// 第二步 将files_list中的文件打开,读取并解析为DocInfo后放到 web_documents中std::vector<DocInfo> html_documents;if (!ParseHtml(files_list, &html_documents)){lg(_Error,"%s","parse html err!");exit(ParseHtmlErr);}// 第三步 将web_documents的信息写入到 output_file文件中, 以\3为每个文档的分隔符if (!SaveHtml(html_documents, output_file)){lg(_Error,"%s","save html err!");exit(SaveHtmlErr);}
}

1. 枚举文件：从给定的源路径（src_path）中枚举所有HTML文件，并将它们的路径和文件名放入files_list中。

2. 解析HTML：读取files_list中的每个文件，解析它们为DocInfo对象（可能包含标题、URL、正文等元素），然后存储到html_documents向量中。

3. 保存文档：将html_documents中的文档信息写入到指定的输出文件output_file中，文档之间用\3（ASCII码中的End-of-Text字符）分隔。

EnumFileName

bool EnumFileName(const std::string &src_path, std::vector<std::string> *files_list)
{namespace fs = boost::filesystem;fs::path root_path(src_path);if (!fs::exists(root_path)) // 判断路径是否存在{lg(_Fatal,"%s%s",src_path.c_str()," is not exist");return false;}// 定义一个空迭代器,用来判断递归是否结束fs::recursive_directory_iterator end;// 递归式遍历文件for (fs::recursive_directory_iterator it(src_path); it != end; it++){if (!fs::is_regular(*it))continue; // 保证是普通文件if (it->path().extension() != ".html")continue; // 保证是.html文件files_list->push_back(it->path().string()); // 插入的都是合法 路径+.html文件名}return true;
}

ParseHtml

bool ParseHtml(const std::vector<std::string> &files_list, std::vector<DocInfo> *html_documents)
{for (const std::string &html_file_path : files_list){// 第一步 遍历files_list,根据路径+文件名,读取html文件内容std::string html_file;if (!ns_util::FileUtil::ReadFile(html_file_path, &html_file)){lg(_Error,"%s","ReadFile err!");continue;}DocInfo doc_info;// 第二步 解析html文件,提取titleif (!ParseTitle(html_file, &doc_info._title)){lg(_Error,"%s%s","ParseTitle err! ",html_file_path.c_str());continue;}// 第三步 解析html文件,提取content(去标签)if (!ParseContent(html_file, &doc_info._content)){lg(_Error,"%s","ParseContent err!");continue;}// 第四步 解析html文件,构建urlif (!ParseUrl(html_file_path, &doc_info._url)){lg(_Error,"%s","ParseUrl err!");continue;}// 解析html文件完毕,结果都保存到了doc_info中// ShowDcoinfo(doc_info);html_documents->push_back(std::move(doc_info)); // 尾插会拷贝,效率不高,使用move}lg(_Info,"%s","ParseHtml success!");return true;
}

1.ReadFile

    class FileUtil{public:static bool ReadFile(const std::string &file_path, std::string *out){std::ifstream in(file_path, std::ios::in); // 以输入方式打开文件if (!in.is_open()){lg(_Fatal,"%s%s%s","ReadFile:",file_path.c_str()," open err!");return false;}std::string line;while (std::getline(in, line)){*out += line;}in.close();return true;}};

2.ParseTitle

static bool ParseTitle(const std::string &html_file, std::string *title)
{size_t left = html_file.find("<title>");if (left == std::string::npos)return false;size_t right = html_file.find("</title>");if (right == std::string::npos)return false;int begin = left + std::string("<title>").size();int end = right;// 截取[begin,end-1]内的子串就是标题内容if (end-begin<0){lg(_Error,"%s%s%s","ParseTitle:",output_file.c_str(),"has no title");return false;}std::string str = html_file.substr(begin, end - begin);*title = str;return true;
}

3.ParseContent

static bool ParseContent(const std::string &html_file, std::string *content)
{// 利用简单状态机完成去标签工作enum Status{Lable,Content};Status status = Lable;for (char ch : html_file){switch (status){case Lable:if (ch == '>')status = Content;break;case Content:if (ch == '<')status = Lable;else{// 不保留html文本中自带的\n,防止后续发生冲突if (ch == '\n')ch = ' ';content->push_back(ch);}break;default:break;}}return true;
}

4.ParseUrl

static bool ParseUrl(const std::string &html_file_path, std::string *url)
{std::string url_head = "https://www.boost.org/doc/libs/1_84_0/doc/html";std::string url_tail = html_file_path.substr(src_path.size());*url = url_head + "/" + url_tail;return true;
}

SaveHtml

doc_info内部用\3分隔,doc_info之间用\n分隔

//doc_info内部用\3分隔,doc_info之间用\n分隔
bool SaveHtml(const std::vector<DocInfo> &html_documents, const std::string &output_file)
{const char sep = '\3';std::ofstream out(output_file, std::ios::out | std::ios::binary|std::ios::trunc);if (!out.is_open()){lg(_Fatal,"%s%s%s","SaveHtml:",output_file.c_str()," open err!");return false;}for(auto &doc_info:html_documents){std::string outstr;outstr += doc_info._title;outstr += sep;outstr += doc_info._content;outstr += sep;outstr+= doc_info._url;outstr+='\n';out.write(outstr.c_str(),outstr.size());}out.close();lg(_Info,"%s","SaveHtml success!");return true;
}

二 Index建立索引模块

索引的相关结构

 class DocInfo // 解析后的html文档的相关信息{public:std::string _title;std::string _content;std::string _url;uint64_t _doc_id;};class InvertedElem{public:uint64_t _doc_id;std::string _word;int _weight; // 关键词word在该文档内的权重,方便后续查找时按顺序显示};

1. 私有化构造函数和析构函数：通过将构造函数和析构函数设为私有，禁止了外部通过常规方式创建Index类的实例。

2. 禁用拷贝构造函数和拷贝赋值操作符：通过将拷贝构造函数和赋值操作符标记为delete，防止了类的拷贝，确保了单例的唯一性。

3. 静态实例和互斥锁：用静态成员变量instance来存储这个类的唯一实例，并使用静态互斥锁_mutex来保证在多线程环境下的线程安全。

4. GetInstance方法：这是一个静态方法，用于获取Index类的唯一实例。如果instance为空，则实例化一个新的Index对象。这个方法在创建实例之前和之后都有一次判断实例是否为空的逻辑，这是“双重检查锁定”模式，它可以减少每次调用GetInstance方法时所需的锁定操作，从而提高性能。

5. 正向索引和倒排索引的存储结构：类中定义了两个私有成员变量来存储正向索引_forward_index和倒排索引_inverted_index。正向索引是一个vector，存储文档信息DocInfo对象，而倒排索引是一个unordered_map，它映射一个字符串（关键词）到一个InvertedList（vector<InvertedElem>）。

6. 构建索引的方法：类提供了两个方法BuildForwardIndex和BuildInvertedIndex，分别用于构建正向索引和倒排索引。这两个方法的具体实现在这个代码片段中没有给出。

7. 检索功能的方法：BuildIndex方法可能用于建立索引，GetForwardIndex和GetInvertedList方法分别用于获取正向索引和倒排索引中的数据。

BuildIndex

     bool BuildIndex(const std::string &input_path) // 构建索引{std::fstream in(input_path, std::ios::in | std::ios::binary);if (!in.is_open()){lg(_Fatal,"%s%s%s","BuildIndex fail! ",input_path.c_str()," cannot open");return false;}std::string html_line; // 每个html的的DocInfo以\n间隔int cnt=1; //debugwhile (std::getline(in, html_line)){DocInfo *doc_info = BuildForwardIndex(html_line);if (doc_info == nullptr){lg(_Error,"%s%s%s%s","BuildForwardIndex fail! ","who? ",html_line.c_str(),"  continue next html");continue;}if (!BuildInvertedIndex(*doc_info)){lg(_Error,"%s%s%d","BuildInvertedIndex fail! ","id: ",doc_info->_doc_id);continue;}++cnt;if(cnt%100 == 0)std::cout<<"cnt:"<<cnt<<std::endl; }lg(_Info,"%s%d","BuildIndex over cnt:",cnt);in.close();return true;}

字符串切分

 class StringUtil{public:static void SplitString(const std::string &str, std::vector<std::string> *ret_strs, const std::string &sep){boost::split(*ret_strs, str, boost::is_any_of(sep), boost::token_compress_on);}};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";class JiebaUtil{public:static void CutString(const std::string &src,std::vector<std::string> *ret){_jieba.CutForSearch(src,*ret);}private:static cppjieba::Jieba _jieba;};cppjieba::Jieba JiebaUtil::_jieba(DICT_PATH,HMM_PATH,USER_DICT_PATH,IDF_PATH,STOP_WORD_PATH);

这段代码展示了两个C++工具类StringUtil和JiebaUtil，它们都包含静态方法，用于处理字符串分割和中文分词功能。

1. StringUtil 类：

   • 这个类提供了一个静态方法SplitString，它使用Boost库的split函数来将字符串str依据分隔符sep分割，并将结果存储在传入的向量ret_strs中。
   • boost::token_compress_on参数指定如果分隔符在字符串中连续出现，那么多个分隔符将被视作一个。

2. JiebaUtil 类：

   • 这个类提供了一个静态方法CutString，它用于中文的分词。方法接受一个源字符串src和一个用于存储分词结果的向量ret。
   • 类包含一个私有静态成员_jieba，它是cppjieba::Jieba类的一个实例。cppjieba::Jieba是一个中文分词库的C++实现。
   • 类在底部使用_jieba成员的静态初始化语法来初始化这个Jieba分词器实例。

常量路径定义： 代码中还定义了一些指向分词所需字典文件的路径常量：

• DICT_PATH：指向基础字典文件。
• HMM_PATH：指向用于HMM（隐马尔可夫模型）的模型文件。
• USER_DICT_PATH：指向用户自定义的词典文件。
• IDF_PATH：指向逆文档频率（IDF）字典文件。
• STOP_WORD_PATH：指向停用词字典文件。

BuildForwardIndex

  DocInfo *BuildForwardIndex(const std::string &html_line){// 1~ 切分字符串std::vector<std::string> ret_strs;const std::string sep = "\3";ns_util::StringUtil::SplitString(html_line, &ret_strs, sep);if (ret_strs.size() < 3)return nullptr;// 2~ 填充doc_infoDocInfo doc_info;doc_info._title = ret_strs[0];doc_info._content = ret_strs[1];doc_info._url = ret_strs[2];doc_info._doc_id = _forward_index.size(); // 插入第一个时id== size ==0// 3~ 插入到正排索引_forward_index_forward_index.push_back(std::move(doc_info));return &_forward_index.back();}

BuildInvertedIndex

 bool BuildInvertedIndex(const DocInfo &doc_info){struct words_cnt{int title_cnt = 0;int content_title = 0;};// 1~ 对doc_info的title和content进行分词std::unordered_map<std::string, words_cnt> words_frequency;std::vector<std::string> words_title;//保存title分词后的结果std::vector<std::string> words_content;//保存content分词后的结果ns_util::JiebaUtil::CutString(doc_info._title, &words_title);ns_util::JiebaUtil::CutString(doc_info._content, &words_content);// 2~ 统计词频填充words_frequencyfor (auto &word : words_title)//to_lower转换不能是const修饰{boost::to_lower(word); // 需要统一转化成为小写,因为搜索时不区分大小写//boost::to_lower_copy(word);words_frequency[word].title_cnt++;}for (auto &word : words_content){boost::to_lower(word); // 需要统一转化成为小写,因为搜索时不区分大小写//boost::to_lower_copy(word);words_frequency[word].content_title++;}// 3~ 自定义权重 title:content = 10:1static const int title_weight = 10;static const int content_weight = 1;// 4~ 对words_frequency内的每个关键词创建InvertedElem并填充for (const auto &kv : words_frequency){InvertedElem inverted_ele;inverted_ele._doc_id = doc_info._doc_id;inverted_ele._word = kv.first;inverted_ele._weight =title_weight * kv.second.title_cnt +content_weight * kv.second.content_title;// 5~ 将该文档的所有InvertedElem分别插入到倒排索引 _inverted_index中InvertedList &inverted_list = _inverted_index[kv.first];inverted_list.push_back(std::move(inverted_ele));//_inverted_index[kv.first].push_back(std::move(inverted_ele));}return true;}

三 Searcher搜索模块

InitSearcher

Search

1. 分词处理： 用户输入的查询字符串 query 通过 ns_util::JiebaUtil::CutString 函数进行分词，分词结果存储在 key_words 向量中。

2. 搜索和去重： 遍历分词后的关键词。对每个关键词，都先将其转换为小写以实现大小写不敏感的搜索，然后获取对应的倒排索引链（InvertedList）。如果倒排索引链存在，遍历链中的每个元素，并在 tokens_map 中以文档ID为键聚合数据，合并权重和关键词，实现对同一文档的去重。

3. 排序： 将 tokens_map 中聚合的结果转移到一个向量 inverted_ele_all 中，并根据权重对其进行降序排序，这样权重高的（更相关的）文档会排在前面。

4. 构建JSON结果： 遍历排序后的 inverted_ele_all 向量，对于每个元素，使用它的文档ID去查询正向索引获取文档的详细信息，如标题、内容和URL。将这些信息构建成一个JSON对象，并添加到一个 Json::Value 类型的 ret 数组中。函数最后使用 Json::FastWriter 将 ret 转换成JSON格式的字符串并存储在 json_str 指针指向的字符串中。

        // query是用户输入的搜索关键字// json_str是返回给用户浏览器的搜索结果void Search(const std::string &query, std::string *json_str){// 1~对query进行分词std::vector<std::string> key_words;ns_util::JiebaUtil::CutString(query, &key_words);std::unordered_map<uint64_t,InvertedElemDedup> tokens_map;//去重id后的结果for (auto &key_word : key_words){// 查询的关键词全部转换为小写,提取出来的信息不区分大小写boost::to_lower(key_word);// 2~对分词结果 分别进行搜索ns_index::Index::InvertedList *inverted_list =_index->GetInvertedList(key_word);if (inverted_list == nullptr){continue; // 这个词没能找到 对应的倒排拉链}for(auto &elem: *inverted_list){auto& dedup_ele = tokens_map[elem._doc_id];dedup_ele._doc_id = elem._doc_id;dedup_ele._weight += elem._weight;dedup_ele._words.push_back(elem._word);}}// 优化点:对所有的ele合并后指向的doc_id进行去重 这里只关心weight和idstd::vector<InvertedElemDedup> inverted_ele_all;for(auto &kv:tokens_map){inverted_ele_all.push_back(std::move(kv.second));}// 3~对所有的inverted_element按照wegiht排序sort(inverted_ele_all.begin(), inverted_ele_all.end(),[](InvertedElemDedup& left,InvertedElemDedup& right){return left._weight > right._weight;});// 4~序列化,构建json串返回给用户 -- 使用jsoncppJson::Value ret;int cnt = 0; // debugfor (auto &ele : inverted_ele_all){ns_index::DocInfo *doc_info = _index->GetForwardIndex(ele._doc_id);if (doc_info == nullptr)continue;Json::Value element;element["title"] = doc_info->_title;// 搜索时需要摘要,不是所有的content,后面优化element["desc"] = GetDesc(doc_info->_content, ele._words[0]);element["url"] = doc_info->_url;// element["weight"] = ele._weight;// element["word"] = ele._words[0];// element["id"] = (int)ele._doc_id; // json自动将int转化为stringret.append(element);}//Json::StyledWriter writer;Json::FastWriter writer;*json_str = writer.write(ret);}private:std::string GetDesc(const std::string &html_content, const std::string &word){// 找到word在content中首次出现的位置,向前截取prev_stepbyte,向后截取next_stepbyte// 向前<prev_step则从content开头开始,向后不足next_step则到content结尾// 1~ 找到word首次出现的位置std::cout << word << std::endl; // debugauto iter = std::search(html_content.begin(), html_content.end(), word.begin(), word.end(),[](int l, int r){return std::tolower(l) == std::tolower(r);});if (iter == html_content.end()){lg(_Error,"%s","content里面没找到word");return "None1";}// 找到了int pos = std::distance(iter, html_content.end());const int prev_step = 50;const int next_step = 50;// 2~ 确定begin和end位置int begin = pos >= prev_step ? pos - prev_step : 0;int end = (pos + next_step) < html_content.size() ? pos + next_step : html_content.size();// 3~ 截取描述子串[begin,end)并返回if (begin >= end) // end一定大于begin{lg(_Error,"%s","begin > end 越界了");return "None2";}std::string desc = html_content.substr(begin, end - begin);desc += "...";return desc;}};

四 http_server模块

const std::string input = "data/output/dest.txt";//从input里读取数据构建索引
const std::string root_path = "./wwwroot";
int main()
{std::unique_ptr<ns_searcher::Searcher> searcher(new ns_searcher::Searcher());searcher->SearcherInit(input);httplib::Server svr;svr.set_base_dir(root_path.c_str()); // 设置根目录// 重定向到首页svr.Get("/", [](const httplib::Request &, httplib::Response &rsp){ rsp.set_redirect("/home/LZF/boost_searcher_project/wwwroot/index.html"); });svr.Get("/s",[&searcher](const httplib::Request &req,httplib::Response &rsp){if(!req.has_param("word")){rsp.set_content("无搜索关键字!","test/plain,charset=utf-8");return;}std::string json_str;std::string query = req.get_param_value("word");std::cout<<"用户正在搜索: "<<query<<std::endl;searcher->Search(query,&json_str);rsp.set_content(json_str,"application/json");});svr.listen("0.0.0.0", 8800);
}

1. 初始化： 定义了 input 和 root_path 两个字符串常量，分别表示索引文件的路径和服务器的根目录。

2. 创建搜索对象： 使用 std::unique_ptr 创建了 Searcher 类的一个实例，并通过 SearcherInit 方法初始化，以从指定的 input 文件中构建索引。

3. 创建和配置服务器： 使用 httplib::Server 类创建了一个HTTP服务器实例，设置了服务器的根目录为 root_path。

4. 首页重定向： 服务器对根路径 / 的GET请求进行处理，通过 set_redirect 方法将请求重定向到指定的HTML页面路径。

5. 搜索请求处理： 对路径 /s 的GET请求进行处理，这是搜索功能的实现部分。服务器检查请求中是否包含名为 word 的参数：

   • 如果请求中没有 word 参数，则返回错误信息。
   • 如果有，它将提取 word 参数的值，打印出查询的内容，并调用 Searcher 实例的 Search 方法来进行搜索。搜索的结果是一个JSON字符串，它会设置为响应体的内容。

6. 启动服务器： 使用 svr.listen 方法监听 0.0.0.0 上的 8800 端口，使服务器开始接受连接和处理请求。

httplib::Server 是 httplib 库中用于创建和管理HTTP服务器的类。

五 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: #CCC;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: green;}</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"></div></div><script>function Search(){let query = $(".container .search input").val();console.log("query = " + query);$.get("/s", {word: query}, function(data){console.log(data);BuildHtml(data);});}function BuildHtml(data){let result_lable = $(".container .result");result_lable.empty();for( let elem of data){let a_lable = $("<a>", {text: elem.title,href: elem.url,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>

HTML结构

1. 搜索栏 (div.search):

   • 包含一个文本输入框，用户可以在其中输入搜索关键字。
   • 包含一个按钮，当点击时会调用 Search() JavaScript函数。

2. 搜索结果显示区域 (div.result):

   • 这是一个空的div，将来用来动态显示搜索结果。

样式

• 通过CSS设置了页面和元素的样式，包括输入框、按钮、搜索结果等。

JavaScript功能

1. Search() 函数:

   • 从输入框中获取用户输入的查询词。
   • 使用 jQuery 的 $.get() 函数异步向服务器的 /s 路径发送一个GET请求，并将用户的查询词作为参数传递。
   • 当收到响应时，调用 BuildHtml() 函数处理数据并构建结果HTML。

2. BuildHtml() 函数:

   • 清空结果显示区域，为新的搜索结果做准备。
   • 遍历响应数据中的每个搜索结果，并为每个结果创建包含标题、描述和URL的HTML元素。
   • 将创建的HTML元素附加到结果显示区域。

用户交互

• 当用户输入查询词并点击搜索按钮时，页面将不会进行重新加载，而是通过JavaScript异步请求后端服务，并将结果动态地插入到页面中。

jQuery

• 页面通过CDN引用了 jQuery 库，以简化DOM操作和Ajax请求。