#Elasticsearch# 文章列表 Elasticsearch 介绍 Elasticsearch 7:快速上手 Elasticsearch 7:关于 Index、Type、Document Elasticsearch 7:安装与启动 Elasticsearch 7:Kibana 的使用 Elasticsearch 7:下载历史版本 Elasticsearch 7:文档唯一性 Elasticsearch 7:默认端口与端口设置 Elasticsearch 7:创建和删除索引 Elasticsearch 7:自定义 mapping 和 settings Elasticsearch 7:设置索引副本数量和分片数量 Elasticsearch 7:查看所有索引 Elasticsearch 7:数据类型 Elasticsearch 7:字符串类型 keyword 、text Elasticsearch 7:数组 Elasticsearch 7:添加和更新文档 Elasticsearch 7:通过 _bulk 批量添加文档 Elasticsearch 7:使用 from 、size 进行分页查询 Elasticsearch 7:查询中使用 sort 进行排序 Elasticsearch 7:查询结果只展示部分字段 Elasticsearch 7:查询结果中展示 _version 字段 Elasticsearch 7:使用 ignore_above 限制字符串长度 Elasticsearch 7:动态映射 Elasticsearch 7:doc_values 属性 Elasticsearch 7:刷新周期 refresh_interval Elasticsearch 7:使用 _refresh 刷新索引 Elasticsearch 7:分片(shard)限制 Elasticsearch 7:使用 _cat thread_pool 查询线程池运行情况 Elasticsearch 7:事务日志 translog Elasticsearch 7:文档 _id 的长度限制 Elasticsearch 7:分片 shard Elasticsearch 7:滚动查询 Elasticsearch 7:聚合查询 Elasticsearch 7:索引模板 Elasticsearch 7:获取文档所属的 shard Elasticsearch 7:获取版本号 Elasticsearch 7:获取指定 shard 中的文档 Elasticsearch 7:获取 shard 统计信息 Elasticsearch 7:搜索实战 Elasticsearch 7:Python 客户端 Elasticsearch 7:Java TransportClient API 客户端 Elasticsearch 7:Java REST Client API 客户端 Elasticsearch:将 SQL 转换为 DSL Elasticsearch 6 快速上手 Elasticsearch 5 快速上手 Elasticsearch 5:禁止自动创建索引 Elasticsearch 5:禁止动态增加字段 Elasticsearch 产品版本支持周期 基于 Elasticsearch 的站内搜索引擎实战

Elasticsearch 7:Python 客户端


#Elasticsearch#


本文 Python 代码在 Python 3 中测试通过。

简介

源码地址: https://github.com/elastic/elasticsearch-py

对于 ES 7,建议安装 7.x.y 的版本。可以在 https://pypi.org/project/elasticsearch/#history 查看所有的版本号。

例如在个人目录安装 7.0.3:

pip3 install elasticsearch==7.0.5 --user

官方使用手册见:https://elasticsearch-py.readthedocs.io/en/master/

使用示例

示例: 连接 ES ,创建索引

连接本地ES服务,创建 student 索引。

from elasticsearch import Elasticsearch

es = Elasticsearch(["127.0.0.1:9200"])

index_name = 'student'

request_body = {
  "mappings" : {
    "properties" : {
      "name" : {
        "type" : "keyword"
      },
      "age" : {
        "type" : "integer"
      },
      "height": {
        "type": "integer"
      }
    }
  }
}

es.indices.create(index='student', body=request_body)

示例: 判断索引是否存在

from elasticsearch import Elasticsearch

es = Elasticsearch(["127.0.0.1:9200"])

index_name = 'student'

if es.indices.exists(index_name) == True:
    print('索引存在')
else:
    print('索引不存在')

示例: 删除索引

删除本地ES服务的 student 索引。

from elasticsearch import Elasticsearch

es = Elasticsearch(["127.0.0.1:9200"])

es.indices.delete(index='student')

示例: 索引数据

from elasticsearch import Elasticsearch

es = Elasticsearch(["127.0.0.1:9200"])

index_name = 'student'

request_body = {
  "mappings" : {
    "properties" : {
      "name" : {
        "type" : "keyword"
      },
      "age" : {
        "type" : "integer"
      },
      "height": {
        "type": "integer"
      }
    }
  }
}

# 索引存在, 先删除索引
if es.indices.exists(index_name):
    es.indices.delete(index=index_name)

# 创建索引
es.indices.create(index=index_name, body=request_body)

# 索引数据
es.index(index=index_name, id="1", body={
    "name": "张三",
    "age": 15
})

es.index(index=index_name, id="2", body={
    "name": "李四",
    "age": 16
})

执行完后, 在 Kibana Dev Tools 查询数据验证:

# 执行
GET student/_search

# 输出结果
{
  "took" : 1,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 2,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 1.0,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "student",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "1",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "name" : "张三",
          "age" : 15
        }
      },
      {
        "_index" : "student",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "2",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "name" : "李四",
          "age" : 16
        }
      }
    ]
  }
}

( 本文完 )