导入 es
from elasticsearch import Elasticsearch
创建索引
es = Elasticsearch()
result = es.indices.create(index='news', ignore=400)
print(result)
{'error': {'root_cause': [{'type': 'resource_already_exists_exception', 'reason': 'index [news/habhrfkzSey5_GR-WmZPYA] already exists', 'index_uuid': 'habhrfkzSey5_GR-WmZPYA', 'index': 'news'}], 'type': 'resource_already_exists_exception', 'reason': 'index [news/habhrfkzSey5_GR-WmZPYA] already exists', 'index_uuid': 'habhrfkzSey5_GR-WmZPYA', 'index': 'news'}, 'status': 400}
其中的 acknowledged 字段表示创建操作执行成功
重复创建索引,会引发 400 错误,因此我们需要 ignore 参数来屏蔽 400 错误
es = Elasticsearch()
result = es.indices.create(index='news', ignore=400)
print(result)
{'error': {'root_cause': [{'type': 'resource_already_exists_exception', 'reason': 'index [news/habhrfkzSey5_GR-WmZPYA] already exists', 'index_uuid': 'habhrfkzSey5_GR-WmZPYA', 'index': 'news'}], 'type': 'resource_already_exists_exception', 'reason': 'index [news/habhrfkzSey5_GR-WmZPYA] already exists', 'index_uuid': 'habhrfkzSey5_GR-WmZPYA', 'index': 'news'}, 'status': 400}
删除索引
es = Elasticsearch()
result = es.indices.delete(index='news', ignore=[400, 404])
print(result)
{'acknowledged': True}
这里也是使用了 ignore 参数,来忽略 Index 不存在而删除失败导致程序中断的问题
es = Elasticsearch()
result = es.indices.delete(index='faq', ignore=[400, 404])
print(result)
{'acknowledged': True}
插入数据
Elasticsearch 就像 MongoDB 一样,在插入数据的时候可以直接插入结构化字典数据,插入数据可以调用 create() 方法
from elasticsearch import Elasticsearch
es = Elasticsearch()
es.indices.create(index='news', ignore=400)
data = {'title': '美国留给伊拉克的是个烂摊子吗', 'url': 'http://view.news.qq.com/zt2011/usa_iraq/index.htm'}
result = es.create(index='news', doc_type='faq', id=1, body=data)
print(result)
{'_index': 'news', '_type': 'faq', '_id': '1', '_version': 1, 'result': 'created', '_shards': {'total': 2, 'successful': 1, 'failed': 0}, '_seq_no': 0, '_primary_term': 1}
首先声明了一条新闻数据 data,包括标题和链接,然后通过调用 create() 方法插入了这条数据,在调用 create() 方法时,我们传入了四个参数,index 参数代表了索引名称,doc_type 代表了文档类型,body 则代表了文档具体内容,id 则是数据的唯一标识 ID
结果中 result 字段为 created,代表该数据插入成功
我们也可以使用 index() 方法来插入数据,但与 create() 不同的是,create() 方法需要我们指定 id 字段来唯一标识该条数据,而 index() 方法则不需要,如果不指定 id,会自动生成一个 id
es.index(index='news', body=data)
{'_index': 'news',
'_type': '_doc',
'_id': '33Fm1W4BMbliRpYyFApv',
'_version': 1,
'result': 'created',
'_shards': {'total': 2, 'successful': 1, 'failed': 0},
'_seq_no': 1,
'_primary_term': 1}
create() 方法内部其实也是调用了 index() 方法,是对 index() 方法的封装
更新数据
更新数据需要指定数据的 id 和内容,调用 update() 方法即可
不知道为什么一直会报错,没想明白原因,求大佬们指点迷津
es = Elasticsearch()
data = {'title': '美国留给伊拉克的是个烂摊子吗', 'url': 'http://view.news.qq.com/zt2011/usa_iraq/index.htm', 'date': '2019'}
result = es.update(index='news', doc_type='faq', body=data, id=1)
print(result)
---------------------------------------------------------------------------
RequestError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-9-769542d9ad85> in <module>
2
3 data = {'title': '美国留给伊拉克的是个烂摊子吗', 'url': 'http://view.news.qq.com/zt2011/usa_iraq/index.htm', 'date': '2019'}
----> 4 result = es.update(index='news', doc_type='faq', body=data, id=1)
5 print(result)
/usr/local/lib/python3.7/site-packages/elasticsearch/client/utils.py in _wrapped(*args, **kwargs)
82 if p in kwargs:
83 params[p] = kwargs.pop(p)
---> 84 return func(*args, params=params, **kwargs)
85
86 return _wrapped
/usr/local/lib/python3.7/site-packages/elasticsearch/client/__init__.py in update(self, index, id, doc_type, body, params)
656 raise ValueError("Empty value passed for a required argument.")
657 return self.transport.perform_request(
--> 658 "POST", _make_path(index, doc_type, id, "_update"), params=params, body=body
659 )
660
/usr/local/lib/python3.7/site-packages/elasticsearch/transport.py in perform_request(self, method, url, headers, params, body)
356 headers=headers,
357 ignore=ignore,
--> 358 timeout=timeout,
359 )
360
/usr/local/lib/python3.7/site-packages/elasticsearch/connection/http_urllib3.py in perform_request(self, method, url, params, body, timeout, ignore, headers)
255 method, full_url, url, body, duration, response.status, raw_data
256 )
--> 257 self._raise_error(response.status, raw_data)
258
259 self.log_request_success(
/usr/local/lib/python3.7/site-packages/elasticsearch/connection/base.py in _raise_error(self, status_code, raw_data)
180
181 raise HTTP_EXCEPTIONS.get(status_code, TransportError)(
--> 182 status_code, error_message, additional_info
183 )
184
RequestError: RequestError(400, 'x_content_parse_exception', '[1:2] [UpdateRequest] unknown field [title], parser not found')
删除数据
删除一条数据可以调用 delete() 方法,指定需要删除的数据 id 即可
es = Elasticsearch()
result = es.delete(index='news', id=1)
print(result)
{'_index': 'news', '_type': '_doc', '_id': '1', '_version': 2, 'result': 'deleted', '_shards': {'total': 2, 'successful': 1, 'failed': 0}, '_seq_no': 2, '_primary_term': 1}
查询数据
对于中文来说,我们需要安装一个分词插件,这里使用的是 elasticsearch-analysis-ik,GitHub 链接为:https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik ,这里我们使用 Elasticsearch 的另一个命令行工具 elasticsearch-plugin 来安装,这里安装的版本是 7.0.1,请确保和 Elasticsearch 的版本对应起来,命令如下:
elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.0.1/elasticsearch
这里的版本号请替换成你的 Elasticsearch 的版本号
安装之后重新启动 Elasticsearch 就可以了,它会自动加载安装好的插件
es = Elasticsearch()
mapping = {
'properties': {
'title': {
'type': 'text',
'analyzer': 'ik_max_word',
'search_analyzer': 'ik_max_word'
}
}
}
es.indices.delete(index='news', ignore=[400, 404])
es.indices.create(index='news', ignore=400)
result = es.indices.put_mapping(index='news', doc_type='faq', body=mapping, include_type_name=True)
print(result)
{'acknowledged': True}
这里我们先将之前的索引删除了,然后新建了一个索引,然后更新了它的 mapping 信息,mapping 信息中指定了分词的字段,指定了字段的类型 type 为 text,分词器 analyzer 和 搜索分词器 search_analyzer 为 ik_max_word,即使用我们刚才安装的中文分词插件。如果不指定的话则使用默认的英文分词器。
接下来我们插入几条新的数据
datas = [
{
'title': '美国留给伊拉克的是个烂摊子吗',
'url': 'http://view.news.qq.com/zt2011/usa_iraq/index.htm',
'date': '2011-12-16'
},
{
'title': '公安部:各地校车将享最高路权',
'url': 'http://www.chinanews.com/gn/2011/12-16/3536077.shtml',
'date': '2011-12-16'
},
{
'title': '中韩渔警冲突调查:韩警平均每天扣1艘中国渔船',
'url': 'https://news.qq.com/a/20111216/001044.htm',
'date': '2011-12-17'
},
{
'title': '中国驻洛杉矶领事馆遭亚裔男子枪击 嫌犯已自首',
'url': 'http://news.ifeng.com/world/detail_2011_12/16/11372558_0.shtml',
'date': '2011-12-18'
}
]
for data in datas:
es.index(index='news', body=data)
根据关键词查询一下相关内容
result = es.search(index='news')
print(result)
{'took': 2, 'timed_out': False, '_shards': {'total': 1, 'successful': 1, 'skipped': 0, 'failed': 0}, 'hits': {'total': {'value': 4, 'relation': 'eq'}, 'max_score': 1.0, 'hits': [{'_index': 'news', '_type': 'faq', '_id': '4HFm1W4BMbliRpYyaAqj', '_score': 1.0, '_source': {'title': '美国留给伊拉克的是个烂摊子吗', 'url': 'http://view.news.qq.com/zt2011/usa_iraq/index.htm', 'date': '2011-12-16'}}, {'_index': 'news', '_type': 'faq', '_id': '4XFm1W4BMbliRpYyaQoE', '_score': 1.0, '_source': {'title': '公安部:各地校车将享最高路权', 'url': 'http://www.chinanews.com/gn/2011/12-16/3536077.shtml', 'date': '2011-12-16'}}, {'_index': 'news', '_type': 'faq', '_id': '4nFm1W4BMbliRpYyaQoc', '_score': 1.0, '_source': {'title': '中韩渔警冲突调查:韩警平均每天扣1艘中国渔船', 'url': 'https://news.qq.com/a/20111216/001044.htm', 'date': '2011-12-17'}}, {'_index': 'news', '_type': 'faq', '_id': '43Fm1W4BMbliRpYyaQo6', '_score': 1.0, '_source': {'title': '中国驻洛杉矶领事馆遭亚裔男子枪击 嫌犯已自首', 'url': 'http://news.ifeng.com/world/detail_2011_12/16/11372558_0.shtml', 'date': '2011-12-18'}}]}}
可以看到返回结果会出现在 hits 字段里面,然后其中有 total 字段标明了查询的结果条目数,还有 max_score 代表了最大匹配分数
另外我们还可以进行全文检索,这才是体现 Elasticsearch 搜索引擎特性的地方
使用 Elasticsearch 支持的 DSL 语句来进行查询,使用 match 指定全文检索,检索的字段是 title,内容是“中国领事馆”,搜索结果如下
import json
dsl = {
'query': {
'match': {
'title': '中国领事馆'
}
}
}
es = Elasticsearch()
result = es.search(index='news', body=dsl)
print(json.dumps(result, indent=2, ensure_ascii=False))
{
"took": 2,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 1,
"successful": 1,
"skipped": 0,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": {
"value": 2,
"relation": "eq"
},
"max_score": 3.7446182,
"hits": [
{
"_index": "news",
"_type": "faq",
"_id": "43Fm1W4BMbliRpYyaQo6",
"_score": 3.7446182,
"_source": {
"title": "中国驻洛杉矶领事馆遭亚裔男子枪击 嫌犯已自首",
"url": "http://news.ifeng.com/world/detail_2011_12/16/11372558_0.shtml",
"date": "2011-12-18"
}
},
{
"_index": "news",
"_type": "faq",
"_id": "4nFm1W4BMbliRpYyaQoc",
"_score": 0.60291106,
"_source": {
"title": "中韩渔警冲突调查:韩警平均每天扣1艘中国渔船",
"url": "https://news.qq.com/a/20111216/001044.htm",
"date": "2011-12-17"
}
}
]
}
}
这里我们看到匹配的结果有两条,第一条的分数为 3.99,第二条的分数为 0.64,这是因为第一条匹配的数据中含有“中国”和“领事馆”两个词,第二条匹配的数据中不包含“领事馆”,但是包含了“中国”这个词,所以也被检索出来了,但是分数比较低。
因此可以看出,检索时会对对应的字段全文检索,结果还会按照检索关键词的相关性进行排序,这就是一个基本的搜索引擎雏形
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