Elasticsearch 集成

在Python中,可以使用elasticsearch-dsl库来集成Elasticsearch。以下是一个简单的例子,展示了如何使用该库进行集成:

首先,安装elasticsearch-dsl库:




pip install elasticsearch-dsl

然后,可以定义一个Elasticsearch文档类,并使用它来与Elasticsearch集群进行交互。




from datetime import datetime
from elasticsearch_dsl import Document, Date, Nested, Boolean, Keyword, Text, Integer, Float, connections
 
connections.create_connection(hosts=['localhost'])
 
class Article(Document):
    title = Text(fields={'raw': Keyword()})
    tags = Keyword()
    published_from = Date()
    comments = Nested(
        _languages=Boolean(),
        content=Text(),
        author=Text()
    )
    positive_votes = Integer()
    score = Float()
 
    class Index:
        name = 'articles'
 
# 创建索引
Article.init()
 
# 添加文档
article = Article(
    title={'en': 'Programming is fun!'},
    tags=['python', 'elasticsearch'],
    published_from=datetime(2021, 1, 1),
    comments=[
        {'_languages': True, 'content': 'Great article!', 'author': 'John Doe'},
        {'_languages': False, 'content': 'Super helpful!', 'author': 'Jane Smith'},
    ],
    positive_votes=10,
    score=99.99,
)
article.save()
 
# 搜索文档
articles = Article.search() \
    .query('match', title__raw='programming') \
    .sort('score') \
    .execute()
 
for a in articles:
    print(a.title)

在这个例子中,我们定义了一个Article类来表示文档结构,并且通过Document基类来继承。我们定义了文档的各个字段,包括文本字段、日期字段、数值字段等。我们还定义了一个嵌套字段comments,它包含_languagescontentauthor三个子字段。

然后,我们创建了与Elasticsearch集群的连接,并初始化了Article的索引。接着,我们创建了一个Article实例并保存到索引中。最后,我们执行了一个基本的搜索查询,根据title的原始值进行匹配,并按score排序。

这个例子提供了一个简单的起点,展示了如何在Python中使用elasticsearch-dsl库与Elasticsearch集成。

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