本文主要是介绍Python操作ES，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

环境

使用pip安装elasticsearch包：

pip install elasticsearch==7.7.0

使用

引包

这里分别介绍使用elasticsearch包和request包查询ES的方式： 

使用request包可以补充elasticsearch包里不方便或者还没有实现的功能，作为对elasticsearch包的一个补充，建议组合使用。

1.   from elasticsearch import Elasticsearch
2.   import requests

ElasticSearch包

 获取ES对象

1.    
2.   #获取es连接
3.   def get_es_engine(host,port,user=None,pwd=None):
4.   if user and pwd:
5.   es = Elasticsearch(host+':'+str(port), http_auth=(user, pwd), maxsize=15) # 有XPACK安全认证的ES集群
6.   else:
7.   es = Elasticsearch(host+':'+str(port), maxsize=15)#无安全认证的集群
8.   return es

状态

1.   es.ping()
2.   es.info()

查询

1.   #查单个记录，指定index,type,id
2.   es.get(index='test2',id=1,doc_type='_doc')
3.    
4.   #根据条件查询,body里是DSL
5.   bd={
6.   "query":{
7.   "bool":{
8.   "should": [
9.   {
10.   "match_phrase_prefix":{
11.   "email":"yikai"
12.   }
13.   }
14.   ]
15.   }
16.   }
17.   }
18.   es.search(body=bd,index='test2')

1.   #查看索引数据是否存在
2.   es.exists(index='test2',id=1,doc_type='_doc')
3.   Out[132]: True
4.   es.exists(index='test2',id=2,doc_type='_doc')
5.   Out[133]: False

更新

指定ID单条更新：

1.   #指定ID进行更新单条记录
2.   data={
3.   "doc":{
4.   "age":77
5.   }
6.   }
7.   es.update(index='test2',id=3,doc_type='_doc',body=data)

根据DSL条件批量更新：

1.   data_all={
2.   "query": {
3.   "match_all": {}
4.   },
5.   "script": {
6.   "source": "ctx._source.age = params.age;",
7.   "lang": "painless",
8.   "params" : {
9.   "age": "88"
10.   }
11.   }
12.   }
13.   es.update_by_query(index='test2',body=data_all)
14.    
15.   #语法参考
16.   #https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/painless/current/index.html

新增

插入一条记录：

1.   data_ins={
2.   "name" : "Rick.Wang",
3.   "company" : "CSDN",
4.   "age" : "10",
5.   "email" : "wangyikai@csdn.com"
6.   }
7.    
8.   es.index(index='test2',body=data_ins,doc_type='_doc',id=8)

删除

指定ID删除记录：

es.delete(index='test2',doc_type='_doc',id=8)

根据DSL条件批量删除：

1.   bd= {'query': {'bool': {'should': [{'match_phrase_prefix': {'email': 'yikai'}}]}}}
2.    
3.   es.delete_by_query(index='test2',body=bd)

清空

清空索引不删除索引，等同于关系型数据库里的truncate table：

1.   trunc={
2.   "query": {"match_all": {}}
3.   }
4.   es.delete_by_query(index='test2',body=trunc)

使用BULK命令批量操作

批量插入

1.   #JSON数据不能有回车换行
2.   batch_data= [
3.   {"index": {}},
4.   {"name": "王义凯", "age": 11, "email":"wangyikai1@csdn.com", "company":"CSDN1"},
5.   {"index": {}},
6.   {"name": "wang,yi-kai", "age": 22, "email":"wangyikai2@csdn.com", "company":"CSDN2"},
7.   {"index": {}},
8.   {"name": "Rick.Wang", "age": 33, "email":"wangyikai3@csdn.com", "company":"CSDN3"},
9.   {"index": {}},
10.   {"name": "义凯王", "age": 44, "email":"wangyikai4@csdn.com", "company":"CSDN4"},
11.   ]
12.   es.bulk(index='test2',doc_type='_doc',body=batch_data)

批量插入更新删除

 使用bulk命令可批量对不同的索引进行插入更新删除等操作：

1.   #批量对不同的索引进行增删改查操作，每个json一行
2.   batch_action=[
3.   {"index": {"_index": "test2", "_type": "_doc", "_id": "999"}},
4.   {"name": "rick99", "age": 99, "email":"wangyikai9@csdn.com", "company":"CSDN9" },
5.   {"index": {"_index": "test2", "_type": "_doc", "_id": "888"}},
6.   {"name": "rick88", "age": 88, "email":"wangyikai8@csdn.com", "company":"CSDN8" },
7.   {"delete": {"_index": "test2", "_type": "_doc", "_id": "999"}},
8.   {"create": {"_index" : "test2", "_type" : "_doc", "_id": "000"}},
9.   {"name": "rick00", "age": 100, "email":"wangyikai0@csdn.com", "company":"CSDN0" },
10.   {"update": {"_index": "test2", "_type": "_doc", "_id": "888"}},
11.   {"doc": {"age": "888"}}
12.   ]
13.   es.bulk(index='test2',doc_type='_doc',body=batch_action)

使用bulk批量操作的时候，对于不同的操作类型，一定要在前面加上与之对应的操作头信息（{“index”: {}}， {‘delete’: {…}}， …），否则会报TransportError（400, u’illegal_argument_exception’）的错误。  

Request包

前面介绍过ES支持Restful接口，我们可以使用curl命令对其进行操作，同样我们也可以使用python里的request包访问操作ES库。

GET查询

使用get函数查询ES数据：

1.   import requests
2.   es_http = 'http://localhost:9200'
3.   index='test2'
4.   type='_doc'
5.   id='888'
6.   auth=('elastic','r12345635x') #tuple格式的账号密码，如果没有开启xpack安全认证可忽略此参数
7.    
8.   #查询指定的id数据
9.   res=requests.get(es_http+'/'+index+'/'+type+'/'+id,auth=auth) #如果没有安全认证则不需要auth参数
10.   res.text
11.    
12.   #查询该索引下所有数据
13.   res=requests.get(es_http+'/'+index+'/_search',auth=auth)
14.   res.text
15.    
16.   #使用DSL查询数据
17.   bd={
18.   "query":{
19.   "bool":{
20.   "should": [
21.   {
22.   "match_phrase_prefix":{
23.   "name":"rick.wang"
24.   }
25.   }
26.   ]
27.   }
28.   }
29.   }
30.   res=requests.get(es_http+'/'+index+'/_search/?pretty',auth=auth,json=bd)#pretty是为了格式化json样式，看起来更好看，可以忽略
31.   print(res.text)

POST

使用POST方法可以与在Kibana中进行一样的操作，比如插入一条记录，比如根据DSL批量更新： 

1.   #使用POST方法往ES中插入数据
2.   data={"name": "rick999", "age": 999, "email":"wangyikai999@csdn.com", "company":"CSDN999" }
3.   res = requests.post(es_http+'/'+index+'/_doc/999',auth=auth,json=data)
4.   res.text
5.    
6.   res = requests.get(es_http+'/'+index+'/_doc/999',auth=auth)
7.   res.text
8.    
9.    
10.   #使用POST方法根据DSL对ES进行操作
11.   bd={
12.   "query": {
13.   "match_all": {}
14.   },
15.   "script": {
16.   "source": "ctx._source.age = params.age;",
17.   "lang": "painless",
18.   "params" : {
19.   "age": "99"
20.   }
21.   }
22.   }
23.   res = requests.post(es_http+'/'+index+'/_update_by_query',auth=auth,json=bd)
24.   res.text

PUT

使用PUT可以创建索引

1.   res = requests.put(es_http+'/'+'new_index',auth=auth)
2.   res.text

DELETE

使用DELETE方法可以删除索引 删除数据等

1.   #往新创建的索引里插入一条记录
2.   data={"name": "rick999", "age": 999, "email":"wangyikai999@csdn.com", "company":"CSDN999" }
3.   requests.post(es_http+'/'+'new_index'+'/_doc/999',auth=auth,json=data)
4.   #判断ID为999的是否存在
5.   es.exists(index='new_index',id=999,doc_type='_doc')
6.    
7.   #使用DELETE方法删除ID为999的记录
8.   requests.delete(es_http+'/'+'new_index'+'/_doc/999',auth=auth)
9.   #判断ID为999的是否存在
10.   es.exists(index='new_index',id=999,doc_type='_doc')
11.    
12.   #使用DELETE方法删除new_index的索引
13.   res=requests.delete(es_http+'/'+'new_index',auth=auth) #删除索引
14.   res.text

这篇关于Python操作ES的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对大家有所帮助，也希望大家多多支持为之网！