PocketQuery для слияния

1. Википедия: Интеграция знаний
2. Что дальше?
3. Куда идти?

В феврале мы выпустили версия 3.0 нашего дополнения PocketQuery for Confluence , Одной из основных новых функций стало внедрение REST API в качестве источников данных. Теперь мы хотели бы продемонстрировать несколько броских и практичных примеров использования, которые вы можете скопировать, приспособить к вашим потребностям или просто использовать как вдохновение. Мы начнем с одного примера в этом посте и продолжим с второй в ближайшие дни.

Вы уже должны быть знакомы с PocketQuery в целом и его обработкой REST API. В противном случае, пожалуйста, посмотрите на Краткое руководство, часть 1 а также Часть 2 первый.

Википедия: Интеграция знаний

Если вы используете Confluence, скорее всего, вы собираете знания. Эти знания вносятся всеми, кто создает и редактирует страницы. С помощью PocketQuery вы также можете интегрировать внешние источники знаний, чтобы обогатить и дополнить содержимое своей базы знаний.

Как насчет добавления целой статьи в Википедии к вашему Confluence, которая оформлена правильно и даже интегрируется в поиск по Confluence?

Источник данных

API REST Wikipedia - очаровательный пример: он очень простой, но очень мощный. Поскольку данные общедоступны, аутентификация не требуется.

Мы начнем с добавления нового источника данных типа «REST Custom», но мы можем пренебречь всеми дополнительными параметрами. Все, что нам нужно, это осмысленное имя и базовый URL REST «Https://en.wikipedia.org/w/api.php» , Этого даже достаточно для успешного тестирования соединения - нам не нужно добавлять тестовый URL.

запрос

URL запроса? Action = parse & page =: title & format = json Запрос JSON-пути $ .parse.text ['*'] Параметры запроса Включить «Добавить результаты в поиск по Confluence»

Опять же, здесь ничего особенного. Нам нужно выбрать наш источник данных Википедии, имя, REST URL, который будет добавлен к базовому URL, определенному в источнике данных (в данном случае? Action = parse & page =: title & format = json), и JSON-путь к интересующим данным в пределах результат. Обратите внимание, что мы используем параметр в Запросе, который позволяет нам задать название статьи в Википедии (: title).

Путь JSON можно легко найти, взглянув на результат из REST API Википедии. Просто назовите URL как «Https://en.wikipedia.org/w/api.php?action=parse&page=Atlassian&format=json» например, вставив его в браузер и использовать JSON форматер чтобы получить представление о структуре результата:

{"parse": {"title": "Atlassian", "pageid": 26569739, "revid": 765016913, "text": {"*": "<table class = \" infobox vcard \ "style = \" ширина: 22em \ "> \ n <caption class = \" fn org \ "> Atlassian Corporation Plc </ caption> \ n <tr> \ n (...)

Как мы видим, существует множество метаданных, в то время как фактическое содержание самой статьи заключено в элемент с именем «*» под элементами «text» и «parse». Другими словами, путь JSON, который приводит к интересующим данным, - это $ .parse.text ['*'].

конвертер

function convert (json) {var parsedJsonObject = JSON.parse (json); return [{"wikipediaContent": parsedJsonObject}];

По умолчанию PocketQuery предполагает работу с простыми таблицами, но после применения нашего пути JSON нам остается иметь дело с одним элементом JSON. Поэтому нам нужно обработать наш результат с помощью простого конвертера. Все, что нам нужно сделать, - это проанализировать объект, который мы извлекли из нашего JSON (разбор необходим для правильной обработки специальных символов), и обернуть его в объект Javascript.

шаблон

<link rel = "stylesheet" href = "https://en.wikipedia.org/w/load.php?debug=false&lang=en&modules=site.styles&only=styles&skin=vector"> $ result.get (0) .wikipediaContent

В шаблоне всего две строчки. Первая включает в себя оригинальную таблицу стилей из Википедии, а вторая печатает элемент, пересылаемый нашим конвертером.

Включить индексирование для поиска

Примените конвертер и шаблон к запросу и убедитесь, что включена опция «Добавить в поиск по слиянию». Et voilà, вы можете включить любую понравившуюся вам статью в Википедии, и ее содержание можно будет найти даже с помощью обычного поиска Confluence!

Что дальше?

В следующем сообщении мы покажем вам более сложный пример с использованием REST API , Он будет включать в себя некоторую логику предварительной обработки в конвертере для выполнения простых вычислений и построения панели мониторинга.

Куда идти?

И еще больше:

Похожие

Комментарии