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原文链接:Python连接es笔记一之连接与查询es
有几种方式在 Python 中配置与 es 的连接,最简单最有用的方法就是定义一个默认的连接,如果系统不是需要访问多个集群,最建议的方式就是使用 create_connection
方法创建连接,然后所有的操作都会自动使用这个连接。
以下是本篇笔记目录:
我们使用的依赖名称为 elasticsearch_dsl
,我们这里使用的 es 版本是 7.2.0,所以安装方式如下:
pip3 install elasticsearch_dsl==7.2.0
我们可以通过下面的方式来连接 es:
from elasticsearch_dsl import connections connections.create_connection(hosts=["localhost"], timeout=20)
或者我们也可以加一个 alias,用作连接的别名,在后面可以很方便的用上:
from elasticsearch_dsl import connections connections.create_connection(alias="new_conn", hosts=["localhost"], timeout=20)
如果我们想同时连接多个集群,可以使用 configure 方法:
connections.configure( default={"hosts": "localhost"}, dev={ "hosts": ["example.com:9200"], "sniff_on_start": True, } )
当使用多个连接的时候,我们可以使用别名,也就是前面的 alias 参数来指代连接:
s = Search(using="default")
接下来介绍下如何在 Python 中查询 es 数据。
注意下,当我们安装 elasticsearch_dsl 依赖的时候,系统会自动为我们安装 elasticsearch 模块,我们可以直接引用。
我们默认前面已经设置好了全局的 es 连接,之后的操作都基于这个连接:
from elasticsearch_dsl import connections connections.configure( default={"hosts": "localhost:9200"}, )
我们来执行一下查询和打印操作:
response = Search(using="default").query("match", name="张三丰").execute() print(response)
可以看到 response 就打印出了我们在之前往 es 的 exam 这个 index 中写入的数据:
<Response: [<Hit(exam/16): {'name': '张三丰', 'address': '一个苹果'}>]>
我们先来介绍下执行查询的操作。
这个查询的 API 是链式操作,可以允许你链接多个操作,比如我们前面的 Search() 后直接跟了 query() 方法,然后直接 execute()。
我们分开执行也是可以的:
s = Search(using="default") s = s.query("match", name="张三丰") response = s.execute()
在上面的 Search() 方法里,我们通过 using 指定了连接,但是没有指定 index,那么就默认搜索的是该连接的全部 index,我们可以通过 index() 函数指定 index,也可以向 Search() 中添加 index 参数来指定 index。
s = Search(using="default", index="exam").query("match", name="张三丰") response = s.execute() s = Search(using="default").index("exam").query("match", name="张三丰") response = s.execute()
如果我们想要查看执行的语句转换成的 es 的语句,可以使用 to_dict() 方法:
s = Search(using="default", index="exam").query("match", name="张三丰") print(s.to_dict()) # {'query': {'match': {'name': '张三丰'}}}
前面介绍了 s = Search().query()
的 execute() 是执行,获取返回结果,to_dict() 是转换成 es 语句,如果是需要删除查询的数据,可以如下操作:
s = Search(using="default").index("exam").query("match", name="张三丰") s.delete()
为了详细查看 response 中的详细情况,我们可以在 Python 的 shell 中挨个执行下面的命令,获得 response 对象,然后再操作 response,当然,前面记得创建 es 的连接:
>>> s = Search(using="default").index("exam").query("match", name="张三丰") >>> response = s.execute()
对于 response,本身我们可以使用 Python 中的列表的形式来访问它,来获取它的数据,比如执行 print(response[0]) 可以看到这条数据本身的信息:
>>> print(response[1]) # <Hit(exam/24): {'name': '张三丰', 'address': '中国湖北省', 'age': 22}>
如果我们查看 type(response)
可以发现它来源于 <class 'elasticsearch_dsl.response.Response'> 定义了一个 iter() 方法,所以我们可以对这个对象使用迭代方法。
在这个方法内部它迭代的其实是 response.hits 属性,也就是我们 es 查询返回的数据。
所以我们执行 response[0] 和 response.hits[0] 是等效操作。
因为我们上面的查询操作没有设置 size,所以默认最多返回的是 10 条数据,但如果我们想要获取符合我们查询条件的总数,我们可以这样获取:
count = response.hits.total.value
上面介绍了我们可以通过 response[0] 获得单条数据,对于单条数据,我们还可以获取更多的详情信息。
hit = response.hits[0]
如果我们想一次性获取返回的数据的各个字段及相应的值,我们可以使用 to_dict() 方法:
hit.to_dict() # {'name': '张三丰', 'address': '中国', 'age': 21}
获取单个值,比如 name,也可以直接:
print(hit.name)
也可以获取数据的 meta 信息,其中包含了这条数据所在的 index,id,匹配分值 score 等:
hit.meta # {'index': 'exam', 'id': '23', 'score': 0.4700036, 'doc_type'...}
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