python使用elasticsearch的详细过程

本文涉及的产品
云原生多模数据库 Lindorm,多引擎 多规格 0-4节点
云数据库 Redis 版,社区版 2GB
推荐场景:
搭建游戏排行榜
云数据库 MongoDB,通用型 2核4GB
简介: python使用elasticsearch的详细过程

使用Python连接Elasticsearch的详细过程如下:

  1. 安装elasticsearch-py库:
    在命令行中使用pip安装elasticsearch-py库:

    $ pip install elasticsearch
    
  2. 导入elasticsearch库:
    在Python脚本中导入elasticsearch库:

    from elasticsearch import Elasticsearch
    
  3. 连接到Elasticsearch:
    使用Elasticsearch类创建一个连接到Elasticsearch集群的对象:

    es = Elasticsearch(hosts=[{
         'host': 'localhost', 'port': 9200}])
    
  4. 创建索引:
    使用create_index方法创建一个新的索引:

    es.indices.create(index='my_index', ignore=400)
    
  5. 索引文档:
    使用index方法将文档插入到索引中:

    es.index(index='my_index', doc_type='my_type', id=1, body={
         'name': 'John', 'age': 30})
    
  6. 搜索文档:
    使用search方法搜索文档:

    result = es.search(index='my_index', body={
         'query': {
         'match': {
         'name': 'John'}}})
    
  7. 删除索引:
    使用delete_index方法删除索引:

    es.indices.delete(index='my_index', ignore=[400, 404])
    

以上是连接和使用Elasticsearch的基本步骤。你可以根据需要进行更高级的操作,例如更新文档、删除文档等。具体的操作可以参考elasticsearch-py库的文档。

相关实践学习
使用阿里云Elasticsearch体验信息检索加速
通过创建登录阿里云Elasticsearch集群,使用DataWorks将MySQL数据同步至Elasticsearch,体验多条件检索效果,简单展示数据同步和信息检索加速的过程和操作。
ElasticSearch 入门精讲
ElasticSearch是一个开源的、基于Lucene的、分布式、高扩展、高实时的搜索与数据分析引擎。根据DB-Engines的排名显示,Elasticsearch是最受欢迎的企业搜索引擎,其次是Apache Solr(也是基于Lucene)。 ElasticSearch的实现原理主要分为以下几个步骤: 用户将数据提交到Elastic Search 数据库中 通过分词控制器去将对应的语句分词,将其权重和分词结果一并存入数据 当用户搜索数据时候,再根据权重将结果排名、打分 将返回结果呈现给用户 Elasticsearch可以用于搜索各种文档。它提供可扩展的搜索,具有接近实时的搜索,并支持多租户。
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