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python elasticsearch_dsl模块 在整理elasticsearch_dsl模块过程中，着实让我头大。 个人感觉就是资料太少而且很乱，不成体系，接口很多，没有规范。 此文凑合着看，以后有时间后加以修改。 还有一些部分
在整理elasticsearch_dsl模块过程中，着实让我头大。
个人感觉就是资料太少而且很乱，不成体系，接口很多，没有规范。
此文凑合着看，以后有时间后加以修改。
还有一些部分官方文档都没有说清楚，以后弄懂了再补充。
elasticsearch-dsl是基于elasticsearch-py封装实现的，提供了更简便的操作elasticsearch的方法。
pip install elasticsearch_dsl使用connections.create_connection()进行连接，根据源码：
# alias是设置的别名
conn = self._conns[alias] = Elasticsearch(**kwargs)
return conn我们知道，create_connection的参数应该与elasticsearch.Elasticsearch是相一致的。详见此文档：Python Elasticsearch Client。
下面做一下简单的连接工作：
from elasticsearch_dsl import connections, Search
es = connections.create_connection(hosts=["localhost:9200"], timeout=20)除此之外，还可以通过alias给连接设置别名，后续可以通过别名来引用该连接，默认别名为default
from elasticsearch_dsl import connections
connections.create_connection(alias="my_new_connection", hosts=["localhost:9200"], timeout=60)使用别名后这样用：
from elasticsearch_dsl import connections, Search, Q
es = connections.create_connection(alias="eaaa", hosts=["localhost:9200"])
e = Search(using="eaaa").index("account").query()
for i in e:
print(i.to_dict())search对象代表整个搜索请求，包括：queries、filters、aggregations、sort、pagination、additional parameters、associated client。
api被设置为可链接的即和用.连续操作。search对象是不可变的，除了聚合，对对象的所有更改都将导致创建包含该更改的浅表副本。
当初始化Search对象时，你可以传递elasticsearch客户端作为using的参数。比如：
from elasticsearch_dsl import connections, Search
es = connections.create_connection(hosts=["localhost:9200"], timeout=20)
s = Search(using=es)
当然，不传也没关系，后面可以在指定。
一般使用：
from elasticsearch_dsl import connections, Search
es = connections.create_connection(hosts=["localhost:9200"], timeout=20)
s = Search(using=es).query("match", firstname="Hattie")
# 这样写也行
# s = Search(using=es).query({"match": {"firstname": "Hattie"}})
for i in s:
print(i.to_dict())
"""
结果：
{"account_number": 6, "balance": 5686, "firstname": "Hattie", "lastname": "Bond", "age": 36, "gender": "M", "address": "671 Bristol Street", "employer": "Netagy", "email": "hattiebond@netagy.com", "city": "Dante", "state": "TN"}
"""执行execute方法将请求发送给elasticsearch：
response = s.execute()
上面的例子没有调用execute()是因为我们调用了循环，在search对象是一个可迭代对象，它的源码：
def __iter__(self):
"""
Iterate over the hits.
"""
return iter(self.execute())
所以我们不需要执行execute()方法，
迭代后可以通过to_dict()方法将Search对象序列化为一个dict对象，这样可以方便调试。
如果你想要在过滤上下文中添加查询，可以使用filter()函数来使之变的简单。
s = Search()
s = s.filter("terms", tags=["search", "python"])s = Search()
s = s.query("bool", filter=[Q("terms", tags=["search", "python"])])s = Search()
s = s.filter("terms", tags=["search", "python"])
# 过滤，在此为范围过滤，range是方法，timestamp是所要查询的field的名字，gte意为大于等于，lt意为小于，根据需要设定即可(似乎过滤只能接受数字形式的内容，如果是文本就会返回空)
# 关于term和match的区别，term是精确匹配，match会模糊化，会进行分词，返回匹配度分数，（term查询字符串之接受小写字母，如果有大写会返回空即没有命中，match则是不区分大小写都可以进行查询，返回结果也一样）
# 例1:范围查询
s = s.filter("range", timestamp={"gte": 0, "lt": time.time()}).query("match", country="in")
# 例2:普通过滤
res_3 = s.filter("terms", balance_num=["39225", "5686"]).execute()注意：
当调用.query()方法多次时，内部会使用&操作符：
s = s.query().query()
print(s.to_dict())
# {"query": {"bool": {...}}}该库为所有的Elasticsearch查询类型都提供了类。以关键字参数传递所有的参数，最终会把参数序列化后传递给Elasticsearch，这意味着在原始查询和它对应的dsl之间有这一个清理的一对一的映射。
from elasticsearch_dsl import connections, Search
from elasticsearch_dsl.query import MultiMatch, Match, MatchAll, Filtered, Term, Terms, Prefix
es = connections.create_connection(hosts=["localhost:9200"], timeout=20)
# 相对与{"multi_match": {"query": "ha", "fields": ["firstname", "lastname"]}}
m1 = MultiMatch(query="Ha", fields=["firstname", "lastname"])
# 相当于{"match": {"firstname": {"query": "Hughes"}}}
m2 = Match(firstname={"query": "Hughes"})
s = s.query(m2)
for i in s:
print(i.to_dict())这个库里面还有很多类，对应着dsl的查询方式，可以自己点击去看看。
使用快捷方式Q通过命名参数或者原始dict类型数据来构建一个查询实例。
from elasticsearch_dsl import connections, Search, Q
es = connections.create_connection(hosts=["localhost:9200"], timeout=20)
# q = Q("match", city="Summerfield")
q = Q("multi_match", query="Summerfield", fields=["city", "firstname"])
s = Search(using=es).index("account")
s = s.query(q)
for i in s:
print(i.to_dict())
可以看到，Q的格式一般是Q("查询类型", 字段="xxx")或Q("查询类型", query="xxx", fields=["字段1", "字段2"])
查询对象可以通过逻辑运算符组合起来：
Q("match", title="python") | Q("match", title="Django")
# {"bool": {"should": [...]}}
Q("match", title="python") & Q("match", title="djanGo")
# {"bool": {"must": [...]}}
~Q("match", title="python")
# {"bool": {"must_not": [...]}}比如：
from elasticsearch_dsl import Q, Search
# q = Q("multi_match", query="123.244.101.255", fields=["clientip", "timestamp"])
q = Q("match", clientip="123.244.101.255") | Q("match", clientip="42.248.168.61")
s = Search().query(q)
for item in s:
print(item.clientip)有时候你想要引用一个在其他字段中的字段，例如多字段（title.keyWord）或者在一个JSON文档中的address.city。为了方便，Q允许你使用双下划线‘__’代替关键词参数中的‘.’
s = Search()
s = s.filter("term", category__keyword="Python")
s = s.query("match", address__city="prague")简单的例子：
from elasticsearch_dsl import Search
from elasticsearch import Elasticsearch
es_object = Elasticsearch(["url:9200"], sniffer_timeout=60, timeout=30)
# 获取es中所有的索引
# 返回类型为字典，只返回索引名
es_object.cat.indices(fORMat="json", h="index")
# 查询多个索引
es_s_object = Search(using=es_object, index=["log-2018-07-31", "log-2018-07-30", "log-2018-07-29"])
# 查询一个索引
es_s_object = Search(using=es_object, index="log-2018-07-31")
# 条件查询1
es_r_object = es_s_object.filter("range", timestamp={"gte": 1532879975, "lt": 1532880095})
# 条件查询2
es_r_object = es_r_object.filter("term", title="12345")
# 结果转换为字典
es_r_dict = es_r_object.execute().to_dict()
下载示例数据
点击这里查看官方的示例数据，下载" accounts.zip"。
创建索引
from elasticsearch import Elasticsearch
es = Elasticsearch(host="localhost", port=9200)
body = {
"mappings": {
"properties": {
"account_number": {
"type": "integer"
},
"balance": {
"type": "integer"
},
"firstname": {
"type": "text"
},
"lastname": {
"type": "text"
},
"age": {
"type": "integer"
},
"gender": {
"type": "keyword"
},
"address": {
"type": "text"
},
"employer": {
"type": "text"
},
"email": {
"type": "text"
},
"city": {
"type": "text"
},
"state": {"type": "text"}
}
}
}
# 创建 index
es.indices.create(index="account", body=body)把数据写入文档中
在accounts.zip解压目录下，执行命令：
curl -H "Content-Type: application/json" -XPOST "localhost:9200/account/_doc/_bulk?pretty" --data-binary @accounts.json我随便出的题，尽量让一些常用的查询方式用到，主要是用于加深印象的。
如何使用聚合，可以在文章的"其它方法"中的“聚合”中查看
# 1. 余额在15000到2000的顾客
from elasticsearch_dsl import connections, Search, Q
es = connections.create_connection(hosts=["localhost:9200"])
s = Search(using=es, index="account")
q = Q("range", balance={"gte": 15000, "lte": 20000})
s1 = s.query(q)
print("共查到%d条数据" % s1.count())
for i in s1[90:]:
print(i.to_dict())
# 2. 余额在20000到30000的男性顾客
from elasticsearch_dsl import connections, Search, Q
es = connections.create_connection(hosts=["localhost:9200"])
s = Search(using=es, index="account")
# 确定多少钱
q1 = Q("range", balance={"gte": 20000, "lte": 30000})
# 确定为男性
q2 = Q("term", gender="M")
# and
q = q1 & q2
s1 = s.query(q)
print("共查到%d条数据" % s1.count())
for i in s1:
print(i.to_dict())
# 3. state为WY，28岁或38岁的女性顾客
from elasticsearch_dsl import connections, Search, Q
es = connections.create_connection(hosts=["localhost:9200"])
s = Search(using=es, index="account")
# state为WY
q1 = Q("match", state="WY")
# 28或38的女性
q2 = Q("bool", must=[Q("terms", age=[28, 38]), Q("term", gender="F")])
# and
q = q1 & q2
s1 = s.query(q)
print("共查到%d条数据" % s1.count())
for i in s1:
print(i.to_dict())
# ############ 第二种写法 #############################
from elasticsearch_dsl import connections, Search, Q
es = connections.create_connection(hosts=["localhost:9200"])
s = Search(using=es, index="account")
# state为WY
q1 = Q("match", state="WY")
q2 = Q("term", age=28) | Q("term", age=38)
# 多次query就是& ==> and 操作
s1 = s.query(q1).query(q2)
print("共查到%d条数据" % s1.count())
for i in s1:
print(i.to_dict())
# 4. 地址中有Street，年龄不在20-30的女顾客
from elasticsearch_dsl import connections, Search, Q
es = connections.create_connection(hosts=["localhost:9200"])
s = Search(using=es, index="account")
# 地址中有Street且为女性
q1 = Q("match", address="Street") & Q("match", gender="F")
# 年龄在20-30
q2 = Q("range", age={"gte": 20, "lte": 30})
# 使用filter过滤
# query和filter的前后关系都行
s1 = s.query(q1).filter(q2)
print("共查到%d条数据" % s1.count())
# scan()列出全部数据
for i in s1.scan():
print(i.to_dict())
# 5. 按照年龄聚合，并且计算每个年龄的平均余额
from elasticsearch_dsl import connections, Search, A, Q
es = connections.create_connection(hosts=["localhost:9200"])
s = Search(using=es, index="account")
# 先用年龄聚合，然后拿到返平均数
# size指定最大返回多少条数据，默认10条
# 实质上account的数据中，age分组没有100个这么多
a = A("terms", field="age", size=100).metric("age_per_balance", "avg", field="balance")
s.aggs.bucket("res", a)
# 执行并拿到返回值
response = s.execute()
# res是bucket指定的名字
# response.aggregations.to_dict是一个
# {"doc_count_error_upper_bound": 0, "sum_other_doc_count": 463, "buckets": [{"...
# 的数据，和用restful查询的一样
for i in response.aggregations.res:
print(i.to_dict())
# 6. 按照年龄聚合，求20到30岁不同性别的平均余额
from elasticsearch_dsl import connections, Search, A, Q
es = connections.create_connection(hosts=["localhost:9200"])
s = Search(using=es, index="account")
# 这次就用这种方法
# range 要注意指定ranges参数和from to
a1 = A("range", field="age", ranges={"from": 20, "to": 21})
a2 = A("terms", field="gender")
a3 = A("avg", field="balance")
s.aggs.bucket("res", a1).bucket("gender_group", a2).metric("balance_avg", a3)
# 执行并拿到返回值
response = s.execute()
# res是bucket指定的名字
for i in response.aggregations.res:
print(i.to_dict())
s = s.query("match", age=41)
"""
{"key": "20.0-21.0", "from": 20.0, "to": 21.0, "doc_count": 44, "gender_group":
{"doc_count_error_upper_bound": 0, "sum_other_doc_count": 0, "buckets":
[{"key": "M", "doc_count": 27, "balance_avg": {"value": 29047.444444444445}},
{"key": "F", "doc_count": 17, "balance_avg": {"value": 25666.647058823528}}]}}
"""
写一下总结
由于account的数据是随机生成的，很多都没有共同的数据，本来想用一下multi_match，结果发现没有条件。
列子中，用到了match, term, filter, range, bool，虽然有很多查询方式没用上，但是应该都差不多这样用。
在使用过程中，我发现使用Q这个类构造查询方式实质上就和直接使用elasticsearchd-dsl一样(指的是格式上)。
假如是数组，如：bool的must、terms，那么就要字段=[ ]
假如是字典，如：range，那么就要字段={xxx: yyy, .... }
假如是单值，如：term、match，那么就要字段=值
假如查的是多个字段，如：multi_mathc，那么就要加上query="要查的值", fields=["字段1", "字段2", ...]
然后各个条件的逻辑关系，可以通过多次query和filter或直接用Q("bool", must=[Q...], should=[Q...])再加上& | ~表示
假如忘记了，该查询方式是否有数组、字典或直接就等于一个值的话
可以看一看这篇文章中对应查询方式的记录：DSL高级检索(Query)
要指定排序顺序，可以使用.order()方法。
s = Search().sort(
"category",
"-title",
{"lines" : {"order" : "asc", "mode" : "avg"}}
)要指定from、size，使用slicing API：
s = s[10:20]
# {"from": 10, "size": 10}要访问匹配的所有文档，可以使用scan()函数，scan()函数使用scan、scroll elasticsearch API：
for hit in s.scan():
print(hit.title)需要注意的是这种情况下结果是不会被排序的。
要指定高亮的通用属性，可以使用highlight_options()方法：
s = s.highlight_options(order="score")
可以通过highlight()方法来为了每个单独的字段设置高亮：
s = s.highlight("title")
# or, including parameters:
s = s.highlight("title", fragment_size=50)
然后，响应中的分段将在每个结果对象上以.meta.highlight.FIELD形式提供，其中将包含分段列表：
response = s.execute()
for hit in response:
for fragment in hit.meta.highlight.title:
print(fragment)你可以是使用A快捷方式来定义一个聚合。
from elasticsearch_dsl import A
A("terms", field="tags")
# {"terms": {"field": "tags"}}为了实现聚合嵌套，你可以使用.bucket()、.metirc()以及.pipeline()方法。
bucket ["bʌkɪt] 即为分组，其中第一个参数是分组的名字，自己指定即可，第二个参数是方法，第三个是指定的field。
metric ["metrɪk]也是同样，metric的方法有sum、avg、max、min等等，但是需要指出的是有两个方法可以一次性返回这些值，stats和extended_stats，后者还可以返回方差等值。
a = A("terms", field="category")
# {"terms": {"field": "category"}}
a.metric("clicks_per_category", "sum", field="clicks").bucket("tags_per_category", "terms", field="tags")
# {
# "terms": {"field": "category"},
# "aggs": {
# "clicks_per_category": {"sum": {"field": "clicks"}},
# "tags_per_category": {"terms": {"field": "tags"}}
# }
# }
# 例1
s.aggs.bucket("per_country", "terms", field="timestamp").metric("sum_click", "stats", field="click").metric("sum_request", "stats", field="request")
# 例2
s.aggs.bucket("per_age", "terms", field="click.keyword").metric("sum_click", "stats", field="click")
# 例3
s.aggs.metric("sum_age", "extended_stats", field="age")
# 例4
s.aggs.bucket("per_age", "terms", field="country.keyword")
# 最后依然是要execute，此处注意s.aggs的操作不能用变量接收（如res=s.aggs的操作就是错误的），聚合的结果会在res中显示
# 例5
a = A("range", field="account_number", ranges=[{"to": 10}, {"from": 11, "to": 21}])
res = s.execute()要向Search对象添加聚合，请使用.aggs属性作为顶级聚合：
s = Search()
a = A("terms", field="category")
s.aggs.bucket("category_terms", a)
# {
# "aggs": {
# "category_terms": {
# "terms": {
# "field": "category"
# }
# }
# }
# }要么
s = Search()
s.aggs.bucket("articles_per_day", "date_histogram", field="publish_date", interval="day")
.metric("clicks_per_day", "sum", field="clicks")
.pipeline("moving_click_average", "moving_avg", buckets_path="clicks_per_day")
.bucket("tags_per_day", "terms", field="tags")
s.to_dict()
# {
# "aggs": {
# "articles_per_day": {
# "date_histogram": { "interval": "day", "field": "publish_date" },
# "aggs": {
# "clicks_per_day": { "sum": { "field": "clicks" } },
# "moving_click_average": { "moving_avg": { "buckets_path": "clicks_per_day" } },
# "tags_per_day": { "terms": { "field": "tags" } }
# }
# }
# }
# }您可以按名称访问现有的key(类似字典的方式)：
s = Search()
s.aggs.bucket("per_category", "terms", field="category")
s.aggs["per_category"].metric("clicks_per_category", "sum", field="clicks")
s.aggs["per_category"].bucket("tags_per_category", "terms", field="tags")可以通过aggregations属性来访问聚合结果：
for tag in response.aggregations.per_tag.buckets:
print(tag.key, tag.max_lines.value)
可以通过调用Search对象上的delete方法而不是execute来实现删除匹配查询的文档，如下：
s = Search(index="i").query("match", title="python")
response = s.delete()参考：
elasticsearch-dsl配置、使用、查询
查询操作实例
包含用类的形式使用elasticsearch-dsl
Elasticserch与Elasticsearch_dsl用法
【Python】Elasticsearch和elasticsearch_dsl
python3中的elasticsearch_dsl（例子）
posted @ 2021-07-08 12:15 忞翛 阅读(1) 评论(0) 编辑 收藏 举报 刷新评论刷新页面返回顶部 Copyright © 2021 忞翛
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