Groovy脚本指南

概述

Groovy是 Fess 的默认脚本语言。 它运行在Java虚拟机（JVM）上，与Java高度兼容， 同时可以使用更简洁的语法编写脚本。

基本语法

变量声明

// 类型推断（def）
def name = "Fess"
def count = 100

// 显式类型指定
String title = "Document Title"
int pageNum = 1

字符串操作

// 字符串插值（GString）
def id = 123
def url = "https://example.com/doc/${id}"

// 多行字符串
def content = """
This is a
multi-line string
"""

// 替换
title.replace("old", "new")
title.replaceAll(/\s+/, " ")  // 正则表达式

// 分割与连接
def tags = "tag1,tag2,tag3".split(",")
def joined = tags.join(", ")

// 大小写转换
title.toUpperCase()
title.toLowerCase()

集合操作

// 列表
def list = [1, 2, 3, 4, 5]
list.each { println it }
def doubled = list.collect { it * 2 }
def filtered = list.findAll { it > 3 }

// 映射
def map = [name: "Fess", version: "15.5"]
println map.name
println map["version"]

条件分支

// if-else
if (data.status == "active") {
    return "有效"
} else {
    return "无效"
}

// 三元运算符
def result = data.count > 0 ? "有" : "无"

// Elvis运算符（null合并运算符）
def value = data.title ?: "无标题"

// 安全导航运算符
def length = data.content?.length() ?: 0

循环处理

// for-each
for (item in items) {
    println item
}

// 闭包
items.each { item ->
    println item
}

// 范围
(1..10).each { println it }

数据存储脚本

数据存储设置中的脚本示例。

基本映射

url=data.url
title=data.title
content=data.content
lastModified=data.updated_at

URL生成

// 基于ID的URL生成
url="https://example.com/article/" + data.id

// 组合多个字段
url="https://example.com/" + data.category + "/" + data.slug + ".html"

// 条件URL
url=data.external_url ?: "https://example.com/default/" + data.id

内容加工

// 移除HTML标签
content=data.html_content.replaceAll(/<[^>]+>/, "")

// 合并多个字段
content=data.title + "\n" + data.description + "\n" + data.body

// 限制长度
content=data.content.length() > 10000 ? data.content.substring(0, 10000) : data.content

日期处理

// 解析日期
import java.text.SimpleDateFormat
def sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss")
lastModified=sdf.parse(data.date_string)

// 从epoch秒转换
lastModified=new Date(data.timestamp * 1000L)

计划任务脚本

计划任务中使用的Groovy脚本示例。

执行爬取任务

return container.getComponent("crawlJob").execute();

条件爬取

import java.util.Calendar

def cal = Calendar.getInstance()
def hour = cal.get(Calendar.HOUR_OF_DAY)

// 仅在非工作时间爬取
if (hour < 9 || hour >= 18) {
    return container.getComponent("crawlJob").execute()
}
return "Skipped during business hours"

顺序执行多个任务

def results = []

// 索引优化
results << container.getComponent("suggestJob").execute()

// 执行爬取
results << container.getComponent("crawlJob").execute()

return results.join("\n")

使用Java类

在Groovy脚本中，可以使用Java标准库和Fess的类。

日期与时间

import java.time.LocalDateTime
import java.time.format.DateTimeFormatter

def now = LocalDateTime.now()
def formatted = now.format(DateTimeFormatter.ISO_LOCAL_DATE_TIME)

文件操作

import java.nio.file.Files
import java.nio.file.Paths

def content = new String(Files.readAllBytes(Paths.get("/path/to/file.txt")))

HTTP通信

import java.net.URL

def url = new URL("https://api.example.com/data")
def response = url.text

Warning

访问外部资源会影响性能， 请将其控制在最小限度。

访问Fess组件

可以使用 container 访问Fess的组件。

系统帮助器

def systemHelper = container.getComponent("systemHelper")
def currentTime = systemHelper.getCurrentTimeAsLong()

获取配置值

def fessConfig = container.getComponent("fessConfig")
def indexName = fessConfig.getIndexDocumentUpdateIndex()

执行搜索

def searchHelper = container.getComponent("searchHelper")
// 设置搜索参数并执行搜索

错误处理

try {
    def result = processData(data)
    return result
} catch (Exception e) {
    import org.apache.logging.log4j.LogManager
    def logger = LogManager.getLogger("script")
    logger.error("Error processing data: {}", e.message, e)
    return "Error: " + e.message
}

调试与日志输出

日志输出

import org.apache.logging.log4j.LogManager
def logger = LogManager.getLogger("script")

logger.debug("Debug message: {}", data.id)
logger.info("Processing document: {}", data.title)
logger.warn("Warning: {}", message)
logger.error("Error: {}", e.message)

调试输出

// 控制台输出（仅限开发时）
println "data.id = ${data.id}"
println "data.title = ${data.title}"

最佳实践

  1. 保持简单: 避免复杂逻辑，编写易读的代码

  2. null检查: 活用 ?. 运算符和 ?: 运算符

  3. 异常处理: 使用适当的try-catch处理意外错误

  4. 日志输出: 输出日志以便于调试

  5. 性能: 最小化外部资源访问

参考信息