python操作Elasticsearch7.x

本文主要是介绍python操作Elasticsearch7.x，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

python操作Elasticsearch7.x

python3 elasticsearch 先看下面我给准备的干货，如果不能满足，pls

官网文档：https://pypi.org/project/elasticsearch/

dev 文档： https://elasticsearch-py.readthedocs.io/en/v7.15.1/

开发API官网例子: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/python-api/current/examples.html

update delete documnt 见文章最后

1依赖: python3.7

pip3 install elasticsearch==7.9.1

1、连接ES，创建索引

from elasticsearch import Elasticsearch
 
es = Elasticsearch(
    ['127.0.0.1:9200'],
    # 在做任何操作之前，先进行嗅探
    # sniff_on_start=True,
    # # 节点没有响应时，进行刷新，重新连接
    sniff_on_connection_fail=True,
    # # 每 60 秒刷新一次
    sniffer_timeout=60
)
 
index_name = 'my_index'
 
request_body = {
    'mappings': {
        'properties': {
            'name': {
                'type': 'text'
            },
            'id': {
                'type': 'integer'
            },  
        }
    }
}
 
# 创建索引
es.indices.create(index=index_name, body=request_body)

2、判断索引是否存在

为防止在创建索引的时候出现重复，产生错误，在创建之前最好判断一下索引是否存在

from elasticsearch import Elasticsearch
 
index_name = 'my_index'
es = Elasticsearch(
    ['127.0.0.1:9200'],
    # 在做任何操作之前，先进行嗅探
    # sniff_on_start=True,
    # # 节点没有响应时，进行刷新，重新连接
    sniff_on_connection_fail=True,
    # # 每 60 秒刷新一次
    sniffer_timeout=60
)
 
# 索引存在，先删除索引
if es.indices.exists(index_name):
    es.indices.delete(index=index_name)
else:
    print('索引不存在，可以创建')
# 创建索引
es.indices.create(index=index_name, body=request_body)
      
# 查看索引的信息
print(es.info())

也可以访问：localhost:9200/_cat/indices?v 查看所有的索引

3、删除索引

删除指定地址的ES服务的索引

from elasticsearch import Elasticsearch
 
index_name = 'my_index'
es = Elasticsearch(
    ['127.0.0.1:9200'],
    # 在做任何操作之前，先进行嗅探
    # sniff_on_start=True,
    # # 节点没有响应时，进行刷新，重新连接
    sniff_on_connection_fail=True,
    # # 每 60 秒刷新一次
    sniffer_timeout=60
)
 
es.indices.delete(index=index_name)

4、索引增加数据

from elasticsearch import Elasticsearch
index_name = 'my_index'
 
es = Elasticsearch(
    ['127.0.0.1:9200'],
    # 在做任何操作之前，先进行嗅探
    # sniff_on_start=True,
    # # 节点没有响应时，进行刷新，重新连接
    sniff_on_connection_fail=True,
    # # 每 60 秒刷新一次
    sniffer_timeout=60
)
 
request_body = {
    'mappings': {
        'properties': {
            'name': {
                'type': 'text'
            },
            'id': {
                'type': 'integer'
            },  
        }
    }
}
 
# 索引存在，先删除索引
if es.indices.exists(index_name):
    es.indices.delete(index=index_name)
else:
    print('索引不存在，可以创建')
# 创建索引
es.indices.create(index=index_name, body=request_body)
 
es.index(index=index_name, id='1', body={
            'name': '法外狂徒-张三',
            'id': 1,
        }
        )
 
es.index(index=index_name, id='2', body={
            'name': '普法教育-李四',
            'id': 2,
        }
        )

5、获取数据

from elasticsearch import Elasticsearch
index_name = 'my_index'
es = Elasticsearch(
    ['127.0.0.1:9200'],
    # 在做任何操作之前，先进行嗅探
    # sniff_on_start=True,
    # # 节点没有响应时，进行刷新，重新连接
    sniff_on_connection_fail=True,
    # # 每 60 秒刷新一次
    sniffer_timeout=60
)
 
# 查询数据包含两种 get search
 
# get 查询数据
res = es.get(index=index_name, id='1')    # 我用的是es7，doc_type 可以不传，也可以查询到
 
# search 查询数据
# 查询所有商品数据 match_all
body = {
    'query': {
        'match_all': {}
    },
    'from': page * page_size,       # 从第几条数据开始
    'size': page_size   # 获取多少条数据
}
requ_data = es.search(index=index_name, body=body)
 
 
# 精确查找 term  查询name='法外狂徒-张三'的所有数据 
body = {
    'query': {
        'term': {
            'name': '法外狂徒-张三'
        }
    },
}
 
# 精确查找 terms 
body = {
    'query': {
        'terms': [
            '法外狂徒-张三', '普法教育-李四'
        ]
    },
}
 
# match: 匹配name包含 ‘法外狂徒-张三’的所有数据
body = {
    'query': {
        'match': [
            'name': '法外狂徒-张三'
        ]
    },
}
 
# 查询id和name包含  法外狂徒-张三
 
body = {
    'query': {
        'multi_match': [
            'query': '法外狂徒-张三',
            'fields': ['name', 'id']
        ]
    },
}
 
# 搜索出id为1或者2的所有数据
 
body = {
    'query': {
        'ids': [
            'type': 'test_type',
            'values': ['1', '2']
        ]
    },
}

6、复合查询bool

# 符合查询bool
# bool有3类查询关系，must（都满足），should（其中一个满足），must_not(都不满足)
from elasticsearch import Elasticsearch
 
 
index_name = 'my_index'
es = Elasticsearch(
    ['127.0.0.1:9200'],
    # 在做任何操作之前，先进行嗅探
    # sniff_on_start=True,
    # # 节点没有响应时，进行刷新，重新连接
    sniff_on_connection_fail=True,
    # # 每 60 秒刷新一次
    sniffer_timeout=60
)
 
 
body = {
    'query': {
        'bool': {
            'must': [
                {
                    'term': {
                        'name': '法外狂徒-张三'
                    }
                },
                {
                    'term': {
                        'id': 1
                    }
                }
            ]    
        }    
    }
}
 
# 查询name=‘法外狂徒-张三’并且id=1的数据
es.search(index=index_name, body=body)

7、切片式查询

# 切片式查询
from elasticsearch import Elasticsearch
 
 
index_name = 'my_index'
es = Elasticsearch(
    ['127.0.0.1:9200'],
    # 在做任何操作之前，先进行嗅探
    # sniff_on_start=True,
    # # 节点没有响应时，进行刷新，重新连接
    sniff_on_connection_fail=True,
    # # 每 60 秒刷新一次
    sniffer_timeout=60
)
 
 
body = {
    'query': {
        'match_all': {}    
    },
    'from': 2,        # 从第二条数据开始
    'size': 4         # 获取4条数据
}
 
# 从第2条数据开始，获取4条数据
es.search(index=index_name, body=body)

8、范围查询

# 范围查询
from elasticsearch import Elasticsearch
 
 
index_name = 'my_index'
es = Elasticsearch(
    ['127.0.0.1:9200'],
    # 在做任何操作之前，先进行嗅探
    # sniff_on_start=True,
    # # 节点没有响应时，进行刷新，重新连接
    sniff_on_connection_fail=True,
    # # 每 60 秒刷新一次
    sniffer_timeout=60
)
 
 
body = {
    'query': {
        'range': {
            'id': {
                'gte': 1,        # >=1   
                'lte': 5,        # <=5
            }
        }    
    },
}
 
# 查询1<=id<=5的所有数据  
# gte 和 lte 也可以换成换成 from 和 to
es.search(index=index_name, body=body)

9、前缀查询

# 前缀查询
from elasticsearch import Elasticsearch
 
 
index_name = 'my_index'
es = Elasticsearch(
    ['127.0.0.1:9200'],
    # 在做任何操作之前，先进行嗅探
    # sniff_on_start=True,
    # # 节点没有响应时，进行刷新，重新连接
    sniff_on_connection_fail=True,
    # # 每 60 秒刷新一次
    sniffer_timeout=60
)
 
 
body = {
    'query': {
        'prefix': {
            'name': '法'
        }    
    },
}
 
# 查询前缀为 ‘法’的所有数据
es.search(index=index_name, body=body)

10、通配符查询

# 通配符查询
from elasticsearch import Elasticsearch
 
 
index_name = 'my_index'
es = Elasticsearch(
    ['127.0.0.1:9200'],
    # 在做任何操作之前，先进行嗅探
    # sniff_on_start=True,
    # # 节点没有响应时，进行刷新，重新连接
    sniff_on_connection_fail=True,
    # # 每 60 秒刷新一次
    sniffer_timeout=60
)
 
 
body = {
    'query': {
        'wildcard': {
            'name': '*三'
        }    
    },
}
 
# 查询所有以 ‘三’结尾的数据
es.search(index=index_name, body=body)

11、查询的数据排序

# 排序查询
from elasticsearch import Elasticsearch
 
 
index_name = 'my_index'
es = Elasticsearch(
    ['127.0.0.1:9200'],
    # 在做任何操作之前，先进行嗅探
    # sniff_on_start=True,
    # # 节点没有响应时，进行刷新，重新连接
    sniff_on_connection_fail=True,
    # # 每 60 秒刷新一次
    sniffer_timeout=60
)
 
 
body = {
    'query': {
        'match_all': {} 
    },
    'sort': {
        'id': {                    # 根据id字段升序排序
            'order': 'asc'         # asc 升序， desc 降序
        }
    }
}
 
# 查处所有数据并按照id大小排序
es.search(index=index_name, body=body)

11. update documnt： update：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.15/search-search.html

To update a document, you need to specify three pieces of information: index, id, and a body:

from datetime import datetime
from elasticsearch import Elasticsearch
es = Elasticsearch()

doc = {
    'author': 'author_name',
    'text': 'Interesting modified content...',
    'timestamp': datetime.now(),
}
res = es.update(index="test-index", id=1, body=doc)
print(res['result'])

12 Deleting a document

You can delete a document by specifying its index, and id in the delete() method:

es.delete(index="test-index", id=1)

原文：https://blog.csdn.net/weixin_41979456/article/details/111932972

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