网页设计模板网站免费下载,学做网站设计需要多少钱,关键字参数,python做网站方便吗在我之前的文章 “Elasticsearch#xff1a;关于在 Python 中使用 Elasticsearch 你需要知道的一切 - 8.x”#xff0c;我详细讲述了如何建立 Elasticsearch 的客户端连接。我们也详述了如何对数据的写入及一些基本操作。在今天的文章中#xff0c;我们针对数据的 CRUD (cre…在我之前的文章 “Elasticsearch关于在 Python 中使用 Elasticsearch 你需要知道的一切 - 8.x”我详细讲述了如何建立 Elasticsearch 的客户端连接。我们也详述了如何对数据的写入及一些基本操作。在今天的文章中我们针对数据的 CRUD (create, read, update 及 delete) 做更进一步的描述。 创建客户端连接接
我们需要安装 Elasticsearch 的依赖包
pip3 install elasticsearch
$ pip3 install elasticsearch
Looking in indexes: http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
Requirement already satisfied: elasticsearch in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.11/lib/python3.11/site-packages (8.12.0)
Requirement already satisfied: elastic-transport9,8 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.11/lib/python3.11/site-packages (from elasticsearch) (8.10.0)
Requirement already satisfied: urllib33,1.26.2 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.11/lib/python3.11/site-packages (from elastic-transport9,8-elasticsearch) (2.1.0)
Requirement already satisfied: certifi in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.11/lib/python3.11/site-packages (from elastic-transport9,8-elasticsearch) (2023.11.17)
$ pip3 list | grep elasticsearch
elasticsearch 8.12.0
rag-elasticsearch 0.0.1 /Users/liuxg/python/rag-elasticsearch/my-app/packages/rag-elasticsearch
我们使用如下的代码来建立一个客户端连接
from elasticsearch import Elasticsearchelastic_user elastic
elastic_password xnLj56lTrH98Lf_6n76yurl fhttps://{elastic_user}:{elastic_password}localhost:9200
es Elasticsearch(url, ca_certs ./http_ca.crt, verify_certs True)print(es.info())
在上面我们需要使用自己的 Elasticsearch 集群的用户信息及证书代替上面的值。更多信息请详细参阅文章 “Elasticsearch关于在 Python 中使用 Elasticsearch 你需要知道的一切 - 8.x”。 创建文档
要添加新文档你可以使用索引 API。 如果未指定文档 IDElasticsearch 会生成一个。 使用索引 API你可以一次添加一个文档。
# Data to be indexed
document {emp_id: 1,age: 30,email: exampleexample.com,name: John Doe,role: Developer,dob: 1992-01-01,mobile_no: 1234567890,educational: {10: 87.5,12: 90.0,graduation: 8.4,post_graduation: 9.1},stack: [Python, Elasticsearch, React]
}# Indexing the document
response es.index(indexemp_db, documentdocument)
我们可以在 Kibana 中进行查看
GET emp_db/_search
响应将有以下内容 _index存储文档的索引的名称。_id分配给文档的唯一标识符。 如果您在为文档建立索引时未指定 IDElasticsearch 会自动生成一个 ID如本例所示。_version文档的版本号。 对于新创建的文档该值从 1 开始并随着每次更新而递增。result指示操作完成在本例中文档已创建。 如果文档已经存在并且已更新则会显示 “updated”。
要一次添加多个文档请使用 bulk API。 为了使用 bulk API数据需要采用特定格式。 示例实际文档应位于 _source 中每个文档应具有 _op_type 和 _index 。 它应该是这样的
通过 bulk API 添加数据
actions [ {_index: emp_db, _op_type: create, _source: {field1: value1}}, {_index: emp_db, _op_type: create, _source: {field2: value2}} # Add more actions as needed
]# List of data to be indexed, this could be in thousands.
documents [{emp_id: 250349,age: 26,email: abcxyz.com,name: abc,role: Developer,dob: 1997-01-01,mobile_no: 12345678,educational: {10: 87.5,12: 90.0,graduation: 8.4,post_graduation: 9.1},stack: [Python, PySpark, AWS]},{emp_id: 10789,name: abc,age: 27,email: abcxyz.com,role: linux admin,dob: 1996-12-10,mobile_no: 12345678,educational: {10: 87.5,12: 90.0,graduation: 8.4,post_graduation: 9.1},stack: [Linux, AWS]},{emp_id: 350648,name: Sandeep,age: 27,email: defxyz.com,role: seller support}
]# Define your actions
actions [dict(**{_index:emp_db}, **{_op_type:create}, **{_id:str(item[emp_id])}, **{_source:item}) for item in documents]# Import helpers for using bulk API
from elasticsearch import helpers# Use the bulk helper to perform the actions
bulk_response helpers.bulk(es, actions) 所有批量操作都具有相同的响应结构。
Elasticsearch Python 客户端中 helpers.bulk 方法的输出 (3, []) 表明批量操作已成功执行。 让我们分解一下响应
3 这是在批量操作中成功处理的操作例如索引、更新或删除文档的数量。 [] 这个空列表表明批量操作期间没有错误。 如果存在任何错误此列表将包含失败操作的错误详细信息。
3 这是在批量操作中成功处理的操作例如索引、更新或删除文档的数量。[] 这个空列表表明批量操作期间没有错误。 如果存在任何错误此列表将包含失败操作的错误详细信息。 读写操作
要检索文档请使用 get API 和文档 ID。
response es.get(indexemp_db, id250349) 除了 _index 、 _id 、 _version 之外
found 表示在索引中找到了具有给定 id 的文档。_source 包含文档的实际数据。
使用 mget API 检索多个文档
doc_ids [{emp_id:250349},{emp_id:350648}
]# Define your actions
docs [dict(**{_index:emp_db}, **{_id:str(item[emp_id])}) for item in doc_ids]# Retrieve the documents
response es.mget(body{docs: docs}) 更新文档
要更新现有文档请使用 update API。 这可以部分更新文档。 通过 update API你可以一次添加一个文档。
document {emp_id: 250349,role: sr software engineer
}response es.update(indexemp_db, iddocument[emp_id], docdocument)
响应将有 _index 、 _id 、 _version 、 result 。 通过 bulk API 更新数据 删除文档
要删除文档请使用 delete API。 使用 delete API你一次只能删除一个文档。
es.delete(indexemp_db, id250349) 响应将有 _index 、 _id 、 _version 、 result 。
通过 bulk API 删除数据。
# List of ids to be deleted, this could be in thousands.
documents [{emp_id: 10789,},{emp_id: 350648,}
]# Define your actions
actions [dict(**{_index:emp_db}, **{_op_type:delete}, **{_id:str(item[emp_id])}) for item in documents]# Import helpers for using bulk API
from elasticsearch import helpers# Use the bulk helper to perform the actions
response helpers.bulk(es, actions) 恭喜你已成功完成 CRUD 操作。 在这篇博客中你了解了基本的 CRUD 操作。
完整的 jupyter notebook请在地址下载https://github.com/liu-xiao-guo/elasticsearch-python-notebooks/blob/main/elasticsearch_crud.ipynb
