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ElasticSearchPython使用示例详解

发布: 2025 年 6 月 4 日 1阅读

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ElasticSearchPython使用示例详解

目录
  • 依赖下载
  • 连接elasticsearch
  • 配置忽略响应情形码
  • 示例
  • Elasticsearch for Python之操作
    • 结局过滤
    • ElasticSearch（es 对象）
    • Indices（es.indices）
    • Cluster（集群相关）
    • Node（节点相关）
    • Cat（一种查询方式）
    • Snapshot（快照相关）
    • Task（任务相关）

依赖下载

pip install elasticsearch 豆瓣源pip install -i https://pypi.doubanio.com/simple/ elasticsearch

连接elasticsearch

连接 elasticsearch 有下面内容几种连接方式：

from elasticsearch import Elasticsearch es = Elasticsearch() 默认连接本地 elasticsearch es = Elasticsearch([‘127.0.0.1:9200’]) 连接本地 9200 端口es = Elasticsearch( [“192.168.1.10”, “192.168.1.11”, “192.168.1.12”], 连接集群，以列表的形式存放各节点的IP地址 sniff_on_start=True, 连接前测试 sniff_on_connection_fail=True, 节点无响应时刷新节点 sniff_timeout=60 设置超时时刻)

配置忽略响应情形码

es = Elasticsearch([‘127.0.0.1:9200’],ignore=400) 忽略返回的 400 情形码es = Elasticsearch([‘127.0.0.1:9200’],ignore=[400, 405, 502]) 以列表的形式忽略多个情形码

示例

from elasticsearch import Elasticsearches = Elasticsearch() 默认连接本地 elasticsearchprint(es.index(index=’py2′, doc_type=’doc’, id=1, body=’name’: “张开”, “age”: 18}))print(es.get(index=’py2′, doc_type=’doc’, id=1))

第 1 个 print 为创建 py2 索引，并插入一条数据，第2个 print 查询指定文档。
查询结局如下：

from elasticsearch import Elasticsearch
es = Elasticsearch() 默认连接本地 elasticsearch
print(es.index(index=&039;py2&039;, doc_type=&039;doc&039;, id=1, body=&039;name&039;: "张开", "age": 18}))
print(es.get(index=&039;py2&039;, doc_type=&039;doc&039;, id=1))

Elasticsearch for Python之操作

Python 中关于 elasticsearch 的操作，主要集中一下多少方面：

  • 结局过滤，对于返回结局做过滤，主要是优化返回内容。
  • ElasticSearch（简称 es），直接操作 elasticsearch 对象，处理一些简单的索引信息。一下多少方面都是建立在 es 对象的基础上。
  • Indices，关于索引的细节操作，比如创建自定义的 mappings。
  • Cluster，关于集群的相关操作。
  • Nodes，关于节点的相关操作。
  • Cat API，换一种查询方式，一般的返回都是 json 类型的，cat 提供了简洁的返回结局。
  • Snapshot，快照相关，快照是从正在运行的 Elasticsearch 集群中获取的备份。我们可以拍摄单个索引或整个群集的快照，并将其存储在共享文件体系的存储库中，并且有一些插件支持S3，HDFS，Azure，Google 云存储等上的远程存储库。
  • Task Management API，任务管理 API 是新的，仍应被视为测试版功能。API 可能以不向后兼容的方式更改。

结局过滤

print(es.search(index=’py2′, filter_path=[‘hits.total’, ‘hits.hits._source’])) 可以省略 type 类型print(es.search(index=’w2′, doc_type=’doc’)) 可以指定 type 类型print(es.search(index=’w2′, doc_type=’doc’, filter_path=[‘hits.total’]))

filter_path参数用于减少elasticsearch返回的响应，比如仅返回hits.total和hits.hits._source内容。
除此之外，filter_path参数还支持*通配符以匹配字段名称、任何字段或者字段部分：

print(es.search(index=’py2′, filter_path=[‘hits.*’]))print(es.search(index=’py2′, filter_path=[‘hits.hits._*’]))print(es.search(index=’py2′, filter_path=[‘hits.to*’])) 仅返回响应数据的 totalprint(es.search(index=’w2′, doc_type=’doc’, filter_path=[‘hits.hits._*’])) 可以加上可选的 type 类型

ElasticSearch（es 对象）

es.index，向指定索引添加或更新文档，如果索引不存在，开头来说会创建该索引，接着再执行添加或者更新操作。

print(es.index(index=’w2′, doc_type=’doc’, id=’4′, body=”name”:”可可”, “age”: 18})) 正常 print(es.index(index=’w2′, doc_type=’doc’, id=5, body=”name”:”卡卡西”, “age”:22})) 正常 print(es.index(index=’w2′, id=6, body=”name”: “鸣人”, “age”: 22})) 会报错，TypeError: index() missing 1 required positional argument: ‘doc_type’print(es.index(index=’w2′, doc_type=’doc’, body=”name”: “鸣人”, “age”: 22})) 可以不指定id，默认生成一个id

es.get，查询索引中指定文档。

print(es.get(index=’w2′, doc_type=’doc’, id=5)) 正常print(es.get(index=’w2′, doc_type=’doc’)) TypeError: get() missing 1 required positional argument: ‘id’print(es.get(index=’w2’, id=5)) TypeError: get() missing 1 required positional argument: ‘doc_type’

es.search，执行搜索查询并获取与查询匹配的搜索匹配。 这个用的最多，可以跟复杂的查询条件。

  • index要搜索的以逗号分隔的索引名称列表; 使用 _all 或空字符串对所有索引执行操作。
  • doc_type 要搜索的以逗号分隔的文档类型列表; 留空以对所有类型执行操作。
  • body 使用 Query DSL（QueryDomain Specific Language 查询表达式）的搜索定义。
  • _source 返回_source字段的 true 或 false，或返回的字段列表，返回指定字段。
  • _source_exclude要从返回的_source字段中排除的字段列表，返回的所有字段中，排除哪些字段。
  • _source_include从_source字段中提取和返回的字段列表，跟_source差不多。

print(es.search(index=’py3′, doc_type=’doc’, body=”query”: “match”:”age”: 20}}})) 一般查询print(es.search(index=’py3′, doc_type=’doc’, body=”query”: “match”:”age”: 19}}},_source=[‘name’, ‘age’])) 结局字段过滤print(es.search(index=’py3′, doc_type=’doc’, body=”query”: “match”:”age”: 19}}},_source_exclude =[ ‘age’]))print(es.search(index=’py3′, doc_type=’doc’, body=”query”: “match”:”age”: 19}}},_source_include =[ ‘age’]))

es.get_source，通过索引、类型和 ID 获取文档的来源，其实，直接返回想要的字典。

print(es.get_source(index=’py3′, doc_type=’doc’, id=’1′)) ‘name’: ‘王五’, ‘age’: 19}

es.count，执行查询并获取该查询的匹配数。比如查询年龄是18的文档。

body = “query”: “match”: “age”: 18 } }}print(es.count(index=’py2′, doc_type=’doc’, body=body)) ‘count’: 1, ‘_shards’: ‘total’: 5, ‘successful’: 5, ‘skipped’: 0, ‘failed’: 0}}print(es.count(index=’py2′, doc_type=’doc’, body=body)[‘count’]) 1print(es.count(index=’w2′)) ‘count’: 6, ‘_shards’: ‘total’: 5, ‘successful’: 5, ‘skipped’: 0, ‘failed’: 0}}print(es.count(index=’w2′, doc_type=’doc’)) ‘count’: 6, ‘_shards’: ‘total’: 5, ‘successful’: 5, ‘skipped’: 0, ‘failed’: 0}}

es.create，创建索引（索引不存在的话）并新增一条数据，索引存在仅新增（只能新增，重复执行会报错）。

print(es.create(index=’py3′, doc_type=’doc’, id=’1′, body=”name”: ‘王五’, “age”: 20}))print(es.get(index=’py3′, doc_type=’doc’, id=’3′))

在内部，调用了 index，等价于：

print(es.index(index=’py3′, doc_type=’doc’, id=’4′, body=”name”: “麻子”, “age”: 21}))

但个人觉得没有 index 好用！

es.delete，删除指定的文档。比如删除文章 id 为4的文档，但不能删除索引，如果想要删除索引，还需要 es.indices.delete 来处理

print(es.index(index=’py3′, doc_type=’doc’, id=’4′, body=”name”: “麻子”, “age”: 21}))

es.delete_by_query，删除与查询匹配的所有文档。

  • index 要搜索的以逗号分隔的索引名称列表; 使用 _all 或空字符串对所有索引执行操作。
  • doc_type 要搜索的以逗号分隔的文档类型列表; 留空以对所有类型执行操作。
  • body使用 Query DSL 的搜索定义。

print(es.delete_by_query(index=’py3′, doc_type=’doc’, body=”query”: “match”:”age”: 20}}}))

es.exists，查询 elasticsearch 中是否存在指定的文档，返回一个布尔值。

print(es.exists(index=’py3′, doc_type=’doc’, id=’1′))

es.info，获取当前集群的基本信息。

print(es.info())

es.ping，如果群集已启动，则返回 True，否则返回 False。

print(es.ping())

Indices（es.indices）

es.indices.create，在Elasticsearch中创建索引，用的最多。 比如创建一个严格模式、有4个字段、并为title字段指定ik_max_word查询粒度的mappings。并应用到py4索引中。这也是常用的创建自定义索引的方式。

body = “mappings”: “doc”: “dynamic”: “strict”, “properties”: “title”: “type”: “text”, “analyzer”: “ik_max_word” }, “url”: “type”: “text” }, “action_type”: “type”: “text” }, “content”: “type”: “text” } } } }}es.indices.create(‘py4’, body=body)

es.indices.analyze，返回分词结局。

es.indices.analyze(body=&039;analyzer&039;: "ik_max_word", "text": "皮特和茱丽当选“年度模范情侣”Brad Pitt and Angelina Jolie"})

es.indices.delete，在 Elasticsearch 中删除索引。

print(es.indices.delete(index=’py4′))print(es.indices.delete(index=’w3′)) ‘acknowledged’: True}

es.indices.put_alias，为一个或多个索引创建别名，查询多个索引的时候，可以使用这个别名。

  • index 别名应指向的逗号分隔的索引名称列表（支持通配符），使用 _all对所有索引执行操作。
  • name要创建或更新的别名的名称。
  • body别名的设置，例如路由或过滤器。

print(es.indices.put_alias(index=’py4′, name=’py4_alias’)) 为单个索引创建别名print(es.indices.put_alias(index=[‘py3’, ‘py2′], name=’py23_alias’)) 为多个索引创建同一个别名，联查用

es.indices.delete_alias，删除一个或多个别名。

print(es.indices.delete_alias(index=’alias1′))print(es.indices.delete_alias(index=[‘alias1, alias2’]))

es.indices.get_mapping，检索索引或索引/类型的映射定义。

print(es.indices.get_mapping(index=’py4′))

es.indices.get_settings，检索一个或多个（或所有）索引的设置。

print(es.indices.get_settings(index=’py4′))

es.indices.get，允许检索有关一个或多个索引的信息。

print(es.indices.get(index=’py2′)) 查询指定索引是否存在print(es.indices.get(index=[‘py2’, ‘py3’]))

es.indices.get_alias，检索一个或多个别名。

print(es.indices.get_alias(index=’py2′))print(es.indices.get_alias(index=[‘py2’, ‘py3’]))

es.indices.get_field_mapping，检索特定字段的映射信息。

print(es.indices.get_field_mapping(fields=’url’, index=’py4′, doc_type=’doc’))print(es.indices.get_field_mapping(fields=[‘url’, ‘title’], index=’py4′, doc_type=’doc’))

es.indices.delete_alias，删除特定别名。
es.indices.exists，返回一个布尔值，指示给定的索引是否存在。
es.indices.exists_type，检查索引/索引中是否存在类型/类型。
es.indices.flus，明确的刷新一个或多个索引。
es.indices.get_field_mapping，检索特定字段的映射。
es.indices.get_template，按名称检索索引模板。
es.indices.open，打开一个封闭的索引以使其可用于搜索。
es.indices.close，关闭索引以从群集中删除它的开销。封闭索引被阻止进行读/写操作。
es.indices.clear_cache，清除与一个或多个索引关联的所有缓存或特定缓存。
es.indices.put_alias，为特定索引/索引创建别名。
es.indices.get_uprade，监控一个或多个索引的升级程度。
es.indices.put_mapping，注册特定类型的特定映射定义。
es.indices.put_settings，实时更改特定索引级别设置。
es.indices.put_template，创建一个索引模板，该模板将自动应用于创建的新索引。
es.indices.rollove，当现有索引被认为太大或太旧时，翻转索引 API 将别名转移到新索引。 API接受单个别名和条件列表。别名必须仅指向单个索引。如果索引满足指定条件，则创建新索引并切换别名以指向新别名。
es.indices.segments，提供构建 Lucene 索引（分片级别）的低级别段信息。

Cluster（集群相关）

  • es.cluster.get_settigns，获取集群设置。

print(es.cluster.get_settings())

es.cluster.health，获取有关群集运行状况的非常简单的情形。

print(es.cluster.health())

es.cluster.state，获取整个集群的综合情形信息。

print(es.cluster.state())

es.cluster.stats，返回群集的当前节点的信息。

print(es.cluster.stats())

Node（节点相关）

es.nodes.info，返回集群中节点的信息。

print(es.nodes.info()) 返回所节点print(es.nodes.info(node_id=’node1′)) 指定一个节点print(es.nodes.info(node_id=[‘node1’, ‘node2’])) 指定多个节点列表

es.nodes.stats，获取集群中节点统计信息。

print(es.nodes.stats())print(es.nodes.stats(node_id=’node1′))print(es.nodes.stats(node_id=[‘node1’, ‘node2’]))

es.nodes.hot_threads，获取指定节点的线程信息。

print(es.nodes.stats())print(es.nodes.stats(node_id=’node1′))print(es.nodes.stats(node_id=[‘node1’, ‘node2’]))

es.nodes.usage，获取集群中节点的功能使用信息。

print(es.nodes.usage())print(es.nodes.usage(node_id=’node1′))print(es.nodes.usage(node_id=[‘node1’, ‘node2’]))

Cat（一种查询方式）

  • es.cat.aliases，返回别名信息。
    • name要返回的以逗号分隔的别名列表。
    • formatAccept 标头的简短版本，例如 json，yaml

print(es.cat.aliases(name=’py23_alias’))print(es.cat.aliases(name=’py23_alias’, format=’json’))

es.cat.allocation，返回分片使用情况。

print(es.cat.allocation())print(es.cat.allocation(node_id=[‘node1’]))print(es.cat.allocation(node_id=[‘node1’, ‘node2′], format=’json’))

es.cat.count，Count 提供对整个群集或单个索引的文档计数的快速访问。

print(es.cat.allocation())print(es.cat.allocation(node_id=[‘node1’]))print(es.cat.allocation(node_id=[‘node1’, ‘node2′], format=’json’))

es.cat.fielddata，基于每个节点显示有关当前加载的 fielddata 的信息。 有些数据为了查询效率，会放在内存中，fielddata 用来控制哪些数据应该被放在内存中，而这个es.cat.fielddata则查询现在哪些数据在内存中，数据大致等信息。

print(es.cat.fielddata())print(es.cat.fielddata(format=’json’, bytes=’b’))

bytes显示字节值的单位，有效选项为：&039;b&039;，&039;k&039;，&039;kb&039;，&039;m&039;，&039;mb&039;，&039;g&039;，&039;gb&039;，&039;t&039;，&039;tb&039; ，&039;p&039;，&039;pb&039;
formatAccept 标头的简短版本，例如 json，yaml

es.cat.health，从集群中health里面过滤出简洁的集群健壮信息。

print(es.cat.health())print(es.cat.health(format=’json’))

es.cat.help，返回es.cat的帮助信息。

print(es.cat.help())

es.cat.indices，返回索引的信息；也可以使用此命令进行查询集群中有几许索引。

print(es.cat.indices())print(es.cat.indices(index=’py3′))print(es.cat.indices(index=’py3′, format=’json’))print(len(es.cat.indices(format=’json’))) 查询集群中有几许索引

es.cat.master，返回集群中主节点的 IP，绑定 IP 和节点名称。

print(es.cat.master())print(es.cat.master(format=’json’))

es.cat.nodeattrs，返回节点的自定义属性。

print(es.cat.nodeattrs())print(es.cat.nodeattrs(format=’json’))

es.cat.nodes，返回节点的拓扑，这些信息在查看整个集群时通常很有用，特别是大型集群。 我有几许符合条件的节点?

print(es.cat.nodeattrs())print(es.cat.nodeattrs(format=’json’))

es.cat.plugins，返回节点的插件信息。

print(es.cat.nodeattrs())print(es.cat.nodeattrs(format=’json’))

es.cat.segments，返回每个索引的 Lucene 有关的信息。

print(es.cat.segments())print(es.cat.segments(index=’py3′))print(es.cat.segments(index=’py3′, format=’json’))

es.cat.shards，返回哪个节点包含哪些分片的信息。

print(es.cat.shards())print(es.cat.shards(index=’py3′))print(es.cat.shards(index=’py3′, format=’json’))

es.cat.thread_pool，获取有关线程池的信息。

print(es.cat.thread_pool())

Snapshot（快照相关）

  • es.snapshot.create，在存储库中创建快照。
    • repository 存储库名称。
    • snapshot快照名称。
    • body快照定义。
  • es.snapshot.delete，从存储库中删除快照。
  • es.snapshot.create_repository。注册共享文件体系存储库。
  • es.snapshot.delete_repository，删除共享文件体系存储库。
  • es.snapshot.get，检索有关快照的信息。
  • es.snapshot.get_repository，返回有关已注册存储库的信息。
  • es.snapshot.restore，恢复快照。
  • es.snapshot.status，返回有关所有当前运行快照的信息。 通过指定存储库名称，可以将结局限制为特定存储库。
  • es.snapshot.verify_repository，返回成功验证存储库的节点列表，如果验证经过失败，则返回错误消息。

Task（任务相关）

  • es.tasks.get，检索特定任务的信息。
  • es.tasks.cancel，取消任务。
  • es.tasks.list，任务列表。

到此这篇关于ElasticSearch Python 使用的文章就介绍到这了,更多相关ElasticSearch Python 使用内容请搜索风君子博客以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持风君子博客！

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