ts开发炒股桌面程序 一election+vue+vite环境搭建

本文讲述了作者作为老股民使用TypeScript开发炒股小工具的过程,遇到的开发环境问题(如node版本、npm速度慢),以及如何配置Electron、Vue和Vite框架,解决环境搭建问题并成功启动开发环境。

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目标

本人也是老股民了(A股老韭菜了),学习了ts之后就产生了一个想法,是使用ts开发一个搜素炒股信息的小工具方便,摸鱼。在网上搜索,暂定使用 election+vue+vite的方式开发桌面程序。

接下来是搭建开发环境

开发环境

一安装nodejs,nodejs下载地址Node.js — Download

安装好nodejs后打开相关窗口使用github下载框架的示例程序 git GitHub - wbjqiqi/electron-react-typescript-boilerplate: Live editing development on desktop app

并安装程序需要使用包

 cd your-project-name && npm install

我在安装的时候出现了下面的问题

问题一
npm install --legacy-peer-deps 解决,其中版本不对使用nvm切换版本
问题二 安装太慢,方法换源

查看当前源

设置淘宝源

npm config set registry https://registry.npm.taobao.org 

重新查看源

可以看出已经成功切换了淘宝源

npm init vite@latest或者npm create vite创建项目

在项目根目录创建electron/index.ts文件

内容如下:

import { app, BrowserWindow } from "electron";
import path from "path";

const createWindow = () => {
  const win = new BrowserWindow({
    webPreferences: {
      // 允许渲染进程使用node
      contextIsolation: false,
      nodeIntegration: true,
    },
  });
  // app.isPackaged 字段存在bug,即使正常打包后,仍然为false,所以不能用来判断项目是否经过打包
  if (process.env.NODE_ENV === 'development') {
    // 开发环境
    // process.env.VITE_DEV_SERVER_URL获取开发服务器的url
    // vite版本不同,VITE_DEV_SERVER_URL字段也有所变化,打印process.env查找具体的名称
    win.loadURL(process.env.VITE_DEV_SERVER_URL);
  } else {
    // 生产环境
    win.loadFile(path.join(__dirname, "../dist/index.html"));
  }
};

app.whenReady().then(createWindow)
配置vite.config.ts
import { defineConfig } from 'vite'
import vue from '@vitejs/plugin-vue'
import electron from 'vite-plugin-electron'

// https://vitejs.dev/config/
export default defineConfig({
  plugins: [
    vue(),
    electron({
      // 入口文件
      entry: 'electron/index.ts'
    })
  ]
})

配置package.json

npm install

npm run dev 弹出弹窗,环境安装成功

<think>首先,用户的问题是基于之前的引用,但引用内容是关于在Vue项目中集成Elasticsearch,特别是用于搜索功能,如京东搜索引擎案例。用户的问题具体是:“我想在Vue应用中集成Elasticsearch框架并提取文本中的关键词 请问如何在Vue项目中集成 Elasticsearch 并实现关键词提取功能”。 关键点是: - 集成Elasticsearch到Vue应用。 - 实现关键词提取功能。 从引用中: - 引用[1]:展示了Vue应用的入口文件,包括使用ElementUI和axios。 - 引用[2]:描述了Elasticsearch的索引设置,包括使用IK分词器。 - 引用[3]:涉及Springboot项目中的pom.xml和yml配置,用于Elasticsearch。 用户的需求是关键词提取,但Elasticsearch本身是搜索引擎,主要用于索引和搜索文本。关键词提取通常涉及自然语言处理(NLP),但在这里,用户可能指的是使用Elasticsearch的分词功能来提取关键词,或者通过搜索查询来获取相关关键词。 在引用[2]中,提到了使用IK分词器(ik_max_smart和ik_smart)进行分词,这在索引和搜索时用于处理中文文本。分词器可以将文本分解成关键词(tokens),这类似于关键词提取。 所以,实现步骤可能包括: 1. 设置Elasticsearch服务器。 2.Vue前端使用axios或类似库发送请求到后端(可能是Springboot应用)。 3. 后端处理Elasticsearch查询。 4. 使用分词API来提取关键词。 Elasticsearch有Analyze API,可以直接用于分词,而不需要索引数据。例如,发送文本到Analyze API,它会返回分词后的关键词。 因此,回答应该: - 解释如何集成Elasticsearch到Vue项目。 - 描述如何使用Analyze API来实现关键词提取。 - 参考提供的引用。 回答结构: - 由于是系统级指令,使用中文。 - 行内数学表达式用$...$,但这里可能不涉及数学,所以可能不需要。 - 独立公式用$$...$$,但同样可能不需要。 - 生成相关问题。 - 在回答中引用段落时添加引用标识。 回答内容: 1. **集成Elasticsearch到Vue项目**: - Vue前端不能直接连接Elasticsearch,因为安全原因(跨域问题)。通常通过个后端服务器(如Springboot)代理请求。 - 在Vue中使用axios发送HTTP请求到后端API。 - 后端API处理与Elasticsearch的交互。 2. **实现关键词提取**: - 使用Elasticsearch的Analyze API。这个API允许你发送文本和指定分词器,返回分词后的关键词列表。 - 例如,对于中文文本,使用IK分词器(如ik_smart或ik_max_word)。 - 步骤: - 在后端创建个端点,接收文本。 - 后端调用Elasticsearch的Analyze API。 - 返回关键词列表到前端。 从引用中: - 引用[1]:Vue项目配置,使用axios。 - 引用[2]:Elasticsearch索引设置,包括分词器。 - 引用[3]:Springboot配置,用于Elasticsearch。 所以,回答应基于这些。 详细步骤: - 设置后端:使用Springboot(如引用[3]),配置Elasticsearch客户端。 - 创建API端点:例如,/api/analyze,接收文本,调用Elasticsearch的Analyze API。 - 前端Vue:使用axios发送POST请求到这个端点。 代码示例: - 后端Springboot代码(简要)。 - 前端Vue组件代码。 最后,生成相关问题。 引用添加: - 当提到Vue配置时,引用[1]。 - 当提到分词器设置时,引用[2]。 - 当提到后端配置时,引用[3]。 完整回答:</think>### 在Vue项目中集成Elasticsearch并实现关键词提取功能 要在Vue应用中集成Elasticsearch并实现文本关键词提取,需要结合前端Vue.js)和后端(如Spring Boot)协作完成。Elasticsearch本身不支持直接在前端调用,因此需要通过后端代理请求来解决跨域和安全问题。关键词提取功能可以利用Elasticsearch的**Analyze API**,该API通过指定分词器(如IK分词器)将文本分解为关键词。以下是详细步骤和代码示例,基于您提供的引用内容。 #### 1. **整体架构** - **前端Vue.js)**:用户输入文本,通过axios发送请求到后端API。 - **后端(Spring Boot)**:接收请求,调用Elasticsearch的Analyze API进行分词处理。 - **Elasticsearch服务器**:运行分词器(如IK分词器),返回关键词列表。 - 引用[2]中提到,IK分词器(如`ik_smart`)适合中文关键词提取,因为它能智能切分文本为最简关键词[^2]。 #### 2. **后端实现(Spring Boot)** 后端负责与Elasticsearch交互。首先,确保已配置Elasticsearch依赖和客户端。 **步骤:** - **添加依赖**:在`pom.xml`中引入Elasticsearch和Web依赖(参考引用[3])。 ```xml <dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>com.alibaba</groupId> <artifactId>fastjson</artifactId> <version>1.2.62</version> <!-- 用于JSON处理 --> </dependency> </dependencies> <properties> <java.version>1.8</java.version> <elasticsearch.version>7.6.1</elasticsearch.version> <!-- 匹配Elasticsearch版本 --> </properties> ``` 引用[3]中强调了版本致性,避免兼容性问题[^3]。 - **配置Elasticsearch客户端**:在`application.yml`中添加ES连接信息。 ```yaml spring: elasticsearch: rest: uris: http://localhost:9200 # Elasticsearch服务器地址 ``` - **创建Analyze API端点**:新建个Controller,调用Elasticsearch的Analyze API。 ```java import org.elasticsearch.client.RequestOptions; import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient; import org.elasticsearch.client.indices.AnalyzeRequest; import org.elasticsearch.client.indices.AnalyzeResponse; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody; import org.springframework.web.bind.annotation.RestController; import java.io.IOException; import java.util.List; import java.util.stream.Collectors; @RestController public class KeywordController { @Autowired private RestHighLevelClient esClient; @PostMapping("/api/analyze") public List<String> extractKeywords(@RequestBody String text) throws IOException { // 构建Analyze请求,使用IK分词器(如ik_smart) AnalyzeRequest request = AnalyzeRequest.withGlobalAnalyzer( "ik_smart", // 分词器类型,ik_smart适合关键词提取 text // 用户输入的文本 ); // 调用Elasticsearch API AnalyzeResponse response = esClient.indices().analyze(request, RequestOptions.DEFAULT); // 提取分词结果中的关键词 return response.getTokens().stream() .map(AnalyzeResponse.AnalyzeToken::getTerm) .collect(Collectors.toList()); } } ``` - **说明**:此API接收文本,使用`ik_smart`分词器(高效提取关键词),返回关键词列表。引用[2]指出,`ik_smart`在搜索时优化了分词效果,适合关键词提取场景[^2]。 #### 3. **前端实现(Vue.js)** 前端使用axios发送用户输入的文本到后端API,并显示关键词结果。 **步骤:** - **配置axios**:在Vue入口文件(如`main.js`)中设置axios(参考引用[1])。 ```javascript import Vue from 'vue'; import axios from 'axios'; import App from './App.vue'; Vue.config.productionTip = false; Vue.prototype.$axios = axios; // 全局注入axios new Vue({ render: h => h(App), }).$mount('#app'); ``` 引用[1]展示了如何在Vue中集成axios用于HTTP请求[^1]。 - **创建Vue组件**:例如`KeywordExtractor.vue`,包含输入框和结果展示。 ```vue <template> <div> <el-input v-model="inputText" placeholder="请输入文本" type="textarea" rows="4" ></el-input> <el-button @click="extractKeywords" type="primary">提取关键词</el-button> <div v-if="keywords.length > 0"> <h3>关键词列表:</h3> <ul> <li v-for="(keyword, index) in keywords" :key="index">{{ keyword }}</li> </ul> </div> </div> </template> <script> export default { data() { return { inputText: '', keywords: [] }; }, methods: { async extractKeywords() { try { const response = await this.$axios.post('/api/analyze', this.inputText); this.keywords = response.data; // 后端返回的关键词列表 } catch (error) { console.error('关键词提取失败:', error); this.$message.error('请求失败,请检查后端服务'); } } } }; </script> ``` - **说明**:用户输入文本后,点击按钮触发`extractKeywords`方法,通过axios POST请求发送到后端端点`/api/analyze`。结果以列表形式展示。 #### 4. **Elasticsearch分词器配置** - **安装IK分词器**:确保Elasticsearch服务器已安装IK分词器插件(下载地址:[IK GitHub](https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik))。 - **验证分词效果**:使用Kibana或curl测试Analyze API。 ```bash curl -X POST "localhost:9200/_analyze" -H 'Content-Type: application/json' -d' { "analyzer": "ik_smart", "text": "Vue集成Elasticsearch实现关键词提取" } ' ``` 输出示例: ```json { "tokens": [ {"token": "vue", "start_offset": 0, "end_offset": 3, "type": "CN_WORD", "position": 0}, {"token": "集成", "start_offset": 3, "end_offset": 5, "type": "CN_WORD", "position": 1}, {"token": "elasticsearch", "start_offset": 5, "end_offset": 18, "type": "ENGLISH", "position": 2}, {"token": "实现", "start_offset": 18, "end_offset": 20, "type": "CN_WORD", "position": 3}, {"token": "关键词", "start_offset": 20, "end_offset": 23, "type": "CN_WORD", "position": 4}, {"token": "提取", "start_offset": 23, "end_offset": 25, "type": "CN_WORD", "position": 5} ] } ``` - **说明**:`ik_smart`分词器将中文文本智能切分为独立关键词,适合提取核心词汇。引用[2]中的索引设置使用了类似的分词逻辑[^2]。 #### 5. **注意事项** - **跨域问题**:在开发环境中,Vue前端(通常运行在`localhost:8080`)需要配置后端允许跨域。在Spring Boot中,添加`@CrossOrigin`注解到Controller。 ```java @CrossOrigin(origins = "http://localhost:8080") // 允许Vue前端访问 @PostMapping("/api/analyze") public List<String> extractKeywords(...) { ... } ``` - **性能优化**:对于长文本,分批处理或使用异步任务避免阻塞。 - **错误处理**:添加Elasticsearch连接失败的异常处理(如服务器未启动)。 - **部署**:生产环境使用Nginx反向代理统管理API请求。 #### 6. **完整流程示例** - 用户在前端输入:"Vue项目集成Elasticsearch教程"。 - Vue发送POST请求到Spring Boot的`/api/analyze`。 - 后端调用Elasticsearch Analyze API,分词器`ik_smart`返回:["vue", "项目", "集成", "elasticsearch", "教程"]。 - 前端显示关键词列表。 此方案基于您提供的引用,实现了轻量级关键词提取,无需复杂NLP模型。引用[3]的Spring Boot配置确保了Elasticsearch客户端的稳定性[^3]。
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