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_languages
、content
和author
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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