Question

有图书馆可以做这个pyes和pyelasticsearch。 pyelasticsearch website看起来不错，pyes采取其他方法但也没问题。

另一方面，这段代码很有用，而且非常简单。

import urllib2 as urllib
import json
import pprint

query = {
    "from":0,
    "size":10,
    "query":{
        "field" : { 
            "name" : "david"
        }
    },
    "sort":[
        {"name":"asc"},
        {"lastName":"asc"}
    ]
}

query = json.dumps(query)
response = urllib.urlopen(
    'http://localhost:9200/users/users/_search',
    query
)

result = json.loads( response.read() )

pprint.pprint(result)

所以我正在考虑使用简单的代码，而不是学习库的技巧。

Answer 1

使用REST API与ElasticSearch接口的方法没有任何问题。

Pyes和其他库提供了围绕REST API的包装器，因此您可以编写Python代码，而不是自己构建JSON查询。

Answer 2

请注意，问题中显示的代码段在Python 3中不起作用。人们必须对查询字符串进行编码，并在请求中添加内容标头。因此，在Python 3中执行以下操作：

from urllib.request import urlopen, Request
import json
import pprint

query = {
    "from":0,
    "size":10,
    "query":{
        "field" : { 
            "name" : "david"
        }
    },
    "sort":[
        {"name":"asc"},
        {"lastName":"asc"}
    ]
}
# encode your json string
query = json.dumps(query).encode("utf-8")
# add a content-type header
request = Request('http://localhost:9200/users/users/_search', data=query, headers={'Content-Type': 'application/json'})
response = urlopen(request)
result = json.loads( response.read() )
pprint.pprint(result)

从python查询elasticsearch有什么好处？

2 个答案: