将Elasticsearch结果导出为CSV文件

时间:2017-10-11 07:14:13

标签: python python-3.x curl elasticsearch export-to-csv

我正在尝试将使用以下查询找到的结果导出到桌面上的CSV中。

这是我第一次使用Elasticsearch和cURL,所以我对如何做到这一点很困惑。

from elasticsearch import Elasticsearch

es = Elasticsearch(["9200"])

# Replace the following Query with your own Elastic Search Query
res = es.search(index="search", body=
                {
                    "_source": ["DTDT", "TRDT", "SPLE", "RPLE"],
                    "query": {
                        "bool": {
                            "should": [
                                {"wildcard": {"CN": "TEST1"}}

                            ]
                        }
                    }
}, size=10)

for doc in res['hits']['hits']:
    print(doc)

现在,当我运行此查询时,它会返回dave的名称,姓氏,地址和性别,我想在运行查询时将结果放入桌面上的csv。

我一直在阅读有关如何操作的链接,但我不知道如何让我的查询这样做 - (https://docs.python.org/3/library/csv.html

有人可以帮助并告诉我如何在导出csv时转换我的查询请PLEASE!

感谢

我得到的输出是 -

{'_index': 'search', '_type': 'trades', '_id': '179299804977823744', '_score': 1.0, '_source': {'DTDT': '20170928', 'SPLE': '1001', 'RPLE': '1001', 'TRDT': '2017-09-28 17:01:19'}}

1 个答案:

答案 0 :(得分:1)

您可以使用csv模块写入数据。

从您提供的输出中,我假设您要将数据从_source写入csv文件。

代码:

from elasticsearch import Elasticsearch
import csv

es = Elasticsearch(["9200"])

# Replace the following Query with your own Elastic Search Query
res = es.search(index="search", body=
                {
                    "_source": ["DTDT", "TRDT", "SPLE", "RPLE"],
                    "query": {
                        "bool": {
                            "should": [
                                {"wildcard": {"CN": "TEST1"}}

                            ]
                        }
                    }
}, size=10)



with open('mycsvfile.csv', 'w') as f:  # Just use 'w' mode in 3.x
    header_present  = False
    for doc in res['hits']['hits']:
        my_dict = doc['_source'] 
        if not header_present:
            w = csv.DictWriter(f, my_dict.keys())
            w.writeheader()
            header_present = True


        w.writerow(my_dict)