电商app开发涉及的技术旺道seo推广系统怎么收费
ElasticSearch是广受欢迎的NoSQL数据库，其分布式架构提供了极佳的数据空间的水平扩展能力，同时保障了数据的可靠性；反向索引技术使得数据检索和查询速度非常快。更多功能参见官网介绍
https://www.elastic.co/cn/elasticsearch/
下面简单罗列了通过Python访问ES的方法。
注：本文不是Elasticsearch的入门介绍，需要有ES基本知识。
Python - ElasticSearch 接口
Elastic提供的Python ElasticSearch原生接口，源代码托管在Github上。项目链接和文档链接如下：
https://github.com/elastic/elasticsearch-py
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/python-api/7.17/examples.html#examples
下面是常见操作示例：
建立ES连接
from elasticsearch import Elasticsearch, helpers
from elasticsearch.exceptions import ConnectionError, ConnectionTimeout, TransportError
...try :#es = Elasticsearch(es_server, retry_on_timeout=True)es = Elasticsearch(es_server, http_auth=(es_user, es_pass), timeout=30, max_retries=10, retry_on_timeout=True) print("Connection failed, exit ...")sys.exit(1)创建ES数据
doc = {'author': 'author_name','text': 'Interesting content...','timestamp': datetime.now(),
}
res = es.index(index="test-index", id=1, body=doc)获取ES数据
res = es.get(index="test-index", id=1)通过查询获取ES数据
query={"match_all":{}}try :result = es.search(index=index, query=query, size=10000)except([ConnectionError, ConnectionTimeout, TransportError]):print("Connection failed, exit ...")sys.exit(1)data=[]for item in result['hits']['hits'] :data.push(item['_source'])
更新ES数据
doc = {'author': 'author_name','text': 'Interesting modified content...','timestamp': datetime.now(),
}
res = es.update(index="test-index", id=1, body=doc)删除ES数据
es.delete(index="test-index", id=1)ElasticSearch-DSL python接口
原生ES python接口在查询时需要编写复杂的DSL查询语句，Elastic提供的ElasticSearch-DSL库极大地简化了查询语法，方便编写查询语句。相关项目和文档的URL：
https://github.com/elastic/elasticsearch-dsl-py
https://elasticsearch-dsl.readthedocs.io/en/latest/
示例代码如下：
from elasticsearch import Elasticsearch
from elasticsearch_dsl import Searchclient = Elasticsearch()s = Search(using=client, index="my-index") \.filter("term", category="search") \.query("match", title="python") \.exclude("match", description="beta")s.aggs.bucket('per_tag', 'terms', field='tags') \.metric('max_lines', 'max', field='lines')response = s.execute()for hit in response:print(hit.meta.score, hit.title)for tag in response.aggregations.per_tag.buckets:print(tag.key, tag.max_lines.value)ElasticSearch - Pandas 接口
Pandas是流行的大数据处理Python库，Elastic提供了Pandas DataFrame的接口 ，可以直接将索引（数据表）中的数据放到 pandas 的 dataframe 中，非常方便。相关项目和文档URL如下：
https://github.com/elastic/eland
https://eland.readthedocs.io/en/latest/reference/dataframe.html
注意：返回的并不是原生Pandas DataFrame，而是Elastic自己的实现，但并没有实现所有DataFrame的功能。
示例代码如下：
import eland as ed# Connecting to an Elasticsearch instance running on 'localhost:9200'
df = ed.DataFrame("localhost:9200", es_index_pattern="flights")
也可以先建立 ES 连接
# Connecting to an Elastic Cloud instance
from elasticsearch import Elasticsearches = Elasticsearch("localhost:9200",http_auth=("elastic", "<password>")
)
df = ed.DataFrame(es, es_index_pattern="flights")
第三方 ElasticSearch - Pandas 接口
eland虽然可以方便将 Elastic 中的数据转换为 dataframe，但没有提供将 dataframe 保存到 Elastic的接口。这时我们需要使用第三方的接口。es_pandas是开源的 ES Pandas接口，可以直接将ES查询得到的数据以Pandas DataFrame的方式返回，也可将 dataframe 保存到 Elastic 中。
https://github.com/fuyb1992/es_pandas
初始化与ES的连接
import pandas as pd
from es_pandas import es_pandas...
epcon = None
try :epcon = es_pandas(esurl)
except Exception as e:logger.error("Initializa DB connection failed! Error[{}]".format(str(e)))从ES表中获取数据，返回格式为Pandas DataFrame
# 从ES表中获取数据返回DataFrame
try: if query is None:data = epcon.to_pandas(dbname, infer_dtype=True, show_progress=False)else:data = epcon.to_pandas(dbname, infer_dtype=True, show_progress=False, query_rule=query)
except exceptions.NotFoundError:logger.debug("Not found data. Params: dbname[{}] query[{}]".format(dbname, query))将Pandas DataFrame中的数据写入ES表中
# 将DataFrame中的数据写入ES表中
ret = True
try:epcon.to_es(df, dbname, use_index=True, _op_type='create', thread_count=2, chunk_size=10000, show_progress=False)
except ConnectionError:ret = Falselogger.error("Save data failed! Params: dbname[{}] data[{}],, connection error!".format(dbname, df))将Pandas DataFrame中的数据更新到ES表中
# 将DataFrame中的更新到ES表中
ret = True
try:epcon.to_es(df, dbname, use_index=True, _op_type='update', thread_count=2, chunk_size=10000, show_progress=False)
except ConnectionError:ret = Falselogger.error("Update data failed! Params: dbname[{}] data[{}],, connection error!".format(dbname, df))将Pandas DataFrame中的数据从ES表中删除
# 将DataFrame中的数据从ES表中删除
ret = True
try:epcon.to_es(df, dbname, use_index=True, _op_type='delete', thread_count=2, chunk_size=10000, show_progress=False)
except ConnectionError:ret = Falselogger.error("Delete data failed! Params: dbname[{}] data[{}],, connection error!".format(dbname, df))