Python Elasticsearch DSL 查询、过滤、聚合操作实例(1)

学好 Python 不论是就业还是做副业赚钱都不错，但要学会 Python 还是要有一个学习规划。最后大家分享一份全套的 Python 学习资料，给那些想学习 Python 的小伙伴们一点帮助！

一、Python所有方向的学习路线

Python所有方向路线就是把Python常用的技术点做整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。

二、学习软件

工欲善其事必先利其器。学习Python常用的开发软件都在这里了，给大家节省了很多时间。

三、全套PDF电子书

书籍的好处就在于权威和体系健全，刚开始学习的时候你可以只看视频或者听某个人讲课，但等你学完之后，你觉得你掌握了，这时候建议还是得去看一下书籍，看权威技术书籍也是每个程序员必经之路。

四、入门学习视频

我们在看视频学习的时候，不能光动眼动脑不动手，比较科学的学习方法是在理解之后运用它们，这时候练手项目就很适合了。

五、实战案例

光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

六、面试资料

我们学习Python必然是为了找到高薪的工作，下面这些面试题是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料，并且有阿里大佬给出了权威的解答，刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。

网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。

需要这份系统化学习资料的朋友，可以戳这里获取

一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎加入我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导），让我们一起学习成长！

from elasticsearch_dsl import Search

s = Search(using=es, index=“index-test”).execute()

print s.to_dict()

根据某个字段查询，可以多个查询条件叠加：

s = Search(using=es, index=“index-test”).query(“match”, sip=“192.168.1.1”)

s = s.query(“match”, dip=“192.168.1.2”)

s = s.excute()

多字段查询：

from elasticsearch_dsl.query import MultiMatch, Match

multi_match = MultiMatch(query=‘hello’, fields=[‘title’, ‘content’])

s = Search(using=es, index=“index-test”).query(multi_match)

s = s.execute()

print s.to_dict()

还可以用 Q() 对象进行多字段查询，fields 是一个列表，query 为所要查询的值。

from elasticsearch_dsl import Q

q = Q(“multi_match”, query=“hello”, fields=[‘title’, ‘content’])

s = s.query(q).execute()

print s.to_dict()

Q() 第一个参数是查询方法，还可以是 bool。

q = Q(‘bool’, must=[Q(‘match’, title=‘hello’), Q(‘match’, content=‘world’)])

s = s.query(q).execute()

print s.to_dict()

通过 Q() 进行组合查询，相当于上面查询的另一种写法。

q = Q(“match”, title=‘python’) | Q(“match”, title=‘django’)

s = s.query(q).execute()

print(s.to_dict())

{“bool”: {“should”: […]}}

q = Q(“match”, title=‘python’) & Q(“match”, title=‘django’)

s = s.query(q).execute()

print(s.to_dict())

{“bool”: {“must”: […]}}

q = ~Q(“match”, title=“python”)

s = s.query(q).execute()

print(s.to_dict())

{“bool”: {“must_not”: […]}}

过滤，在此为范围过滤，range 是方法，timestamp 是所要查询的 field 名字，gte 为大于等于，lt 为小于，根据需要设定即可。

关于 term 和 match 的区别，term 是精确匹配，match 会模糊化，会进行分词，返回匹配度分数，（term 如果查询小写字母的字符串，有大写会返回空即没有命中，match 则是不区分大小写都可以进行查询，返回结果也一样）

范围查询

s = s.filter(“range”, timestamp={“gte”: 0, “lt”: time.time()}).query(“match”, country=“in”)

普通过滤

res_3 = s.filter(“terms”, balance_num=[“39225”, “5686”]).execute()

其他写法：

s = Search()

s = s.filter(‘terms’, tags=[‘search’, ‘python’])

print(s.to_dict())

{‘query’: {‘bool’: {‘filter’: [{‘terms’: {‘tags’: [‘search’, ‘python’]}}]}}}

s = s.query(‘bool’, filter=[Q(‘terms’, tags=[‘search’, ‘python’])])

print(s.to_dict())

{‘query’: {‘bool’: {‘filter’: [{‘terms’: {‘tags’: [‘search’, ‘python’]}}]}}}

s = s.exclude(‘terms’, tags=[‘search’, ‘python’])

或者

s = s.query(‘bool’, filter=[~Q(‘terms’, tags=[‘search’, ‘python’])])

print(s.to_dict())

{‘query’: {‘bool’: {‘filter’: [{‘bool’: {‘must_not’: [{‘terms’: {‘tags’: [‘search’, ‘python’]}}]}}]}}}

聚合可以放在查询，过滤等操作的后面叠加，需要加 aggs。

bucket 即为分组，其中第一个参数是分组的名字，自己指定即可，第二个参数是方法，第三个是指定的 field。

metric 也是同样，metric 的方法有 sum、avg、max、min 等，但是需要指出的是，有两个方法可以一次性返回这些值，stats 和 extended_stats，后者还可以返回方差等值。

实例1

s.aggs.bucket(“per_country”, “terms”, field=“timestamp”).metric(“sum_click”, “stats”, field=“click”).metric(“sum_request”, “stats”, field=“request”)

实例2

s.aggs.bucket(“per_age”, “terms”, field=“click.keyword”).metric(“sum_click”, “stats”, field=“click”)

实例3

s.aggs.metric(“sum_age”, “extended_stats”, field=“impression”)

实例4

s.aggs.bucket(“per_age”, “terms”, field=“country.keyword”)

实例5，此聚合是根据区间进行聚合

a = A(“range”, field=“account_number”, ranges=[{“to”: 10}, {“from”: 11, “to”: 21}])

res = s.execute()

最后依然要执行 execute()，此处需要注意，s.aggs 操作不能用变量接收（如 res=s.aggs，这个操作是错误的），聚合的结果会保存到 res 中显示。

排序

s = Search().sort(

‘category’,

‘-title’,

{“lines” : {“order” : “asc”, “mode” : “avg”}}

)

分页

s = s[10:20]

{“from”: 10, “size”: 10}

一些扩展方法，感兴趣的同学可以看看：

s = Search()

设置扩展属性使用.extra()方法

s = s.extra(explain=True)

设置参数使用.params()

s = s.params(search_type=“count”)

如要要限制返回字段，可以使用source()方法

only return the selected fields

s = s.source([‘title’, ‘body’])

don’t return any fields, just the metadata

s = s.source(False)

explicitly include/exclude fields

s = s.source(include=[“title”], exclude=[“user.*”])

reset the field selection

s = s.source(None)

一、Python所有方向的学习路线

Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照下面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。

二、Python必备开发工具

工具都帮大家整理好了，安装就可直接上手！

三、最新Python学习笔记

当我学到一定基础，有自己的理解能力的时候，会去阅读一些前辈整理的书籍或者手写的笔记资料，这些笔记详细记载了他们对一些技术点的理解，这些理解是比较独到，可以学到不一样的思路。

四、Python视频合集

观看全面零基础学习视频，看视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。

五、实战案例

纸上得来终觉浅，要学会跟着视频一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

六、面试宝典

简历模板

网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。

需要这份系统化学习资料的朋友，可以戳这里获取

一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎加入我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导），让我们一起学习成长！