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このpyesとpyelasticsearchを行うためのライブラリがあります。pyelasticsearchのWebサイトは見栄えがよく、pyesは別のアプローチを取りますが、問題はありません。

一方、このコードは機能し、非常に単純です。

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)

だから私は、ライブラリのトリックを学ぶ代わりに、単純なコードを使用することを考えています。

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2 に答える 2

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RESTAPIを使用してElasticSearchとインターフェースするというアプローチに問題はありません。

Pyesおよびその他のライブラリはRESTAPIのラッパーを提供するため、JSONクエリを自分で作成するのではなくPythonコードを記述できます。

于 2012-09-27T11:23:44.410 に答える
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質問に示されているコードスニペットはPython3では機能しないことに注意してください。クエリ文字列をエンコードし、リクエストにコンテンツヘッダーを追加する必要があります。したがって、Python3では次のようにします。

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)
于 2019-10-02T12:30:04.470 に答える