Python插入Elasticsearch操作方法解析

这篇文章主要介绍了Python插入Elasticsearch操作方法解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

在用scrapy做爬虫的时候,需要将数据存入的es中。网上找了两种方法,照葫芦画瓢也能出来,暂记下来:

首先安装了es,版本是5.6.1的较早版本

用pip安装与es版本相对的es相关包

pip install elasticsearch-dsl==5.1.0

方法一:

以下是pipelines.py模块的完整代码

# -*- coding: utf-8 -*-

# Define your item pipelines here
#
# Don't forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting
# See: https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html
import chardet

class SinafinancespiderPipeline(object):
  def process_item(self, item, spider):
    return item

# 写入到es中,需要在settings中启用这个类 ExchangeratespiderESPipeline
# 需要安装pip install elasticsearch-dsl==5.1.0 注意与es版本需要对应
from elasticsearch_dsl import Date,Nested,Boolean,analyzer,Completion,Keyword,Text,Integer,DocType
from elasticsearch_dsl.connections import connections
connections.create_connection(hosts=['192.168.52.138'])
from elasticsearch import Elasticsearch
es = Elasticsearch()

class AticleType(DocType):
  page_from = Keyword()
  # domain报错
  domain=Keyword()
  cra_url=Keyword()
  spider = Keyword()
  cra_time = Keyword()
  page_release_time = Keyword()
  page_title = Text(analyzer="ik_max_word")
  page_content = Text(analyzer="ik_max_word")
class Meta:
    index = "scrapy"
    doc_type = "sinafinance"
    # 以下settings和mappings都没起作用,暂且记下
    settings = {
      "number_of_shards": 3,
    }
    mappings = {
      '_id':{'path':'cra_url'}
    }

class ExchangeratespiderESPipeline(DocType):
  from elasticsearch5 import Elasticsearch
  ES = ['192.168.52.138:9200']
  es = Elasticsearch(ES,sniff_on_start=True)

  def process_item(self, item, spider):

    spider.logger.info("-----enter into insert ES")
    article = AticleType()

    article.page_from=item['page_from']
    article.domain=item['domain']
    article.cra_url =item['cra_url']
    article.spider =item['spider']
    article.cra_time =item['cra_time']
    article.page_release_time =item['page_release_time']
    article.page_title =item['page_title']
    article.page_content =item['page_content']

    article.save()
    return item

以上方法能将数据写入es,但是如果重复爬取的话,会重复插入数据,因为 主键 ”_id” 是ES自己产生的,找不到自定义_id的入口。于是放弃。

方法二:实现自定义主键写入,覆盖插入

# -*- coding: utf-8 -*-

# Define your item pipelines here
#
# Don't forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting
# See: https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html
from elasticsearch5 import Elasticsearch

class SinafinancespiderPipeline(object):
  def process_item(self, item, spider):
    return item

# 写入到es中,需要在settings中启用这个类 ExchangeratespiderESPipeline
# 需要安装pip install elasticsearch-dsl==5.1.0 注意与es版本需要对应
class SinafinancespiderESPipeline():
  def __init__(self):
    self.ES = ['192.168.52.138:9200']
    # 创建es客户端
    self.es = Elasticsearch(
      self.ES,
      # 启动前嗅探es集群服务器
      sniff_on_start=True,
      # es集群服务器结点连接异常时是否刷新es结点信息
      sniff_on_connection_fail=True,
      # 每60秒刷新节点信息
      sniffer_timeout=60
    )

  def process_item(self, item, spider):
    spider.logger.info("-----enter into insert ES")
    doc = {
      'page_from': item['page_from'],
      'domain': item['domain'],
      'spider': item['spider'],
      'page_release_time': item['page_release_time'],
      'page_title': item['page_title'],
      'page_content': item['page_content'],
      'cra_url': item['cra_url'],
      'cra_time': item['cra_time']
    }
    self.es.index(index='scrapy', doc_type='sinafinance', body=doc, id=item['cra_url'])

    return item

搜索数据的方法:

# 字典形式设置body
query = {
 'query': {
  'bool': {
   'must': [
    {'match': {'_all': 'python web'}}
   ],
   'filter': [
    {'term': {'status': 2}}
   ]
  }
 }
}
ret = es.search(index='articles', doc_type='article', body=query)

# 查询数据
data = es.search(index='articles', doc_type='article', body=body)
print(data)
# 增加
es.index(...)
# 修改
es.update(...)
# 删除
es.delete()

完成后

在settings.py模块中注册自定义的类

ITEM_PIPELINES = {
  # 'sinafinancespider.pipelines.SinafinancespiderPipeline': 300,
  'sinafinancespider.pipelines.SinafinancespiderESPipeline': 300,
}

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持我们。

(0)

相关推荐

  • 安装ElasticSearch搜索工具并配置Python驱动的方法

    ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器.它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于RESTful web接口.Elasticsearch是用Java开发的,并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是第二流行的企业搜索引擎.设计用于云计算中,能够达到实时搜索,稳定,可靠,快速,安装使用方便. 我们建立一个网站或应用程序,并要添加搜索功能,令我们受打击的是:搜索工作是很难的.我们希望我们的搜索解决方案要快,我们希望有一个零配置和一个完全免费的搜索模式,我们希望能够简单

  • 使用Python操作Elasticsearch数据索引的教程

    Elasticsearch是一个分布式.Restful的搜索及分析服务器,Apache Solr一样,它也是基于Lucence的索引服务器,但我认为Elasticsearch对比Solr的优点在于: 轻量级:安装启动方便,下载文件之后一条命令就可以启动: Schema free:可以向服务器提交任意结构的JSON对象,Solr中使用schema.xml指定了索引结构: 多索引文件支持:使用不同的index参数就能创建另一个索引文件,Solr中需要另行配置: 分布式:Solr Cloud的配置比较

  • Python对ElasticSearch获取数据及操作

    使用Python对ElasticSearch获取数据及操作,供大家参考,具体内容如下 Version Python :2.7 ElasticSearch:6.3 代码: #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- """ @Time : 2018/7/4 @Author : LiuXueWen @Site : @File : ElasticSearchOperation.py @Software: PyCharm @Descri

  • 用python简单实现mysql数据同步到ElasticSearch的教程

    之前博客有用logstash-input-jdbc同步mysql数据到ElasticSearch,但是由于同步时间最少是一分钟一次,无法满足线上业务,所以只能自己实现一个,但是时间比较紧,所以简单实现一个 思路: 网上有很多思路用什么mysql的binlog功能什么的,但是我对mysql了解实在有限,所以用一个很呆板的办法查询mysql得到数据,再插入es,因为数据量不大,而且10秒间隔同步一次,效率还可以,为了避免服务器之间的时间差和mysql更新和查询产生的时间差,所以在查询更新时间条件时是

  • Python中elasticsearch插入和更新数据的实现方法

    首先,我的索引结构是酱紫的. 存储以name_id为主键的索引,待插入或更新数据为: 一般会有有两种操作: 以下图片为个人见解,我没试过能不能直接运行,但形式上没错. 数据不存在,我需要插入地址为空字符串. 单条插入: 批量插入: 该数据存在,我需要更新地址字段为空字符串. 单条更新: 批量更新: 总结 以上所述是小编给大家介绍的Python中elasticsearch插入和更新数据的实现方法,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问欢迎给我留言,小编会及时回复大家的! 您可能感兴趣的文章: 使用

  • Python-ElasticSearch搜索查询的讲解

    Elasticsearch 是一个开源的搜索引擎,建立在一个全文搜索引擎库 Apache Lucene™ 基础之上. Lucene 可能是目前存在的,不论开源还是私有的,拥有最先进,高性能和全功能搜索引擎功能的库.但是 Lucene 仅仅只是一个库.为了利用它,你需要编写 Java 程序,并在你的 java 程序里面直接集成 Lucene 包. 更坏的情况是,你需要对信息检索有一定程度的理解才能明白 Lucene 是怎么工作的.Lucene 是 很 复杂的. 在上一篇文章中介绍了ElasticS

  • Python 操作 ElasticSearch的完整代码

    官方文档:https://elasticsearch-py.readthedocs.io/en/master/ 1.介绍 python提供了操作ElasticSearch 接口,因此要用python来操作ElasticSearch,首先要安装python的ElasticSearch包,用命令pip install elasticsearch安装或下载安装:https://pypi.python.org/pypi/elasticsearch/5.4.0 2.创建索引 假如创建索引名称为ott,类型

  • python批量导入数据进Elasticsearch的实例

    ES在之前的博客已有介绍,提供很多接口,本文介绍如何使用python批量导入.ES官网上有较多说明文档,仔细研究并结合搜索引擎应该不难使用. 先给代码 #coding=utf-8 from datetime import datetime from elasticsearch import Elasticsearch from elasticsearch import helpers es = Elasticsearch() actions = [] f=open('index.txt') i=

  • python elasticsearch从创建索引到写入数据的全过程

    python elasticsearch从创建索引到写入数据 创建索引 from elasticsearch import Elasticsearch es = Elasticsearch('192.168.1.1:9200') mappings = { "mappings": { "type_doc_test": { #type_doc_test为doc_type "properties": { "id": { "

  • Python插入Elasticsearch操作方法解析

    这篇文章主要介绍了Python插入Elasticsearch操作方法解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 在用scrapy做爬虫的时候,需要将数据存入的es中.网上找了两种方法,照葫芦画瓢也能出来,暂记下来: 首先安装了es,版本是5.6.1的较早版本 用pip安装与es版本相对的es相关包 pip install elasticsearch-dsl==5.1.0 方法一: 以下是pipelines.py模块的完整代码 # -*-

  • python连接PostgreSQL过程解析

    这篇文章主要介绍了python连接PostgreSQL过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 1. 常用模块 # 连接数据库 connect()函数创建一个新的数据库连接对话并返回一个新的连接实例对象 PG_CONF_123 = { 'user':'emma', 'port':123, 'host':'192.168.1.123', 'password':'emma', 'database':'dbname'} conn = p

  • Python sqlite3查询操作过程解析

    这篇文章主要介绍了Python sqlite3查询操作过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 记录查询操作及获取查询结果列字段的方法 1.sqlite3 中获取所有表名及各表字段名的操作方法 SQLite 数据库中有一个特殊的表叫 sqlite_master,sqlite_master 的结构如下: CREATE TABLE sqlite_master ( type TEXT, name TEXT, tbl_name TEXT,

  • Python面向对象编程基础解析(二)

    Python最近挺火呀,比鹿晗薛之谦还要火,当然是在程序员之间.下面我们看看有关Python的相关内容. 上一篇文章我们已经介绍了部分Python面向对象编程基础的知识,大家可以参阅:Python面向对象编程基础解析(一),接下来,我们看看另一篇. 封装 1.为什么要封装? 封装就是要把数据属性和方法的具体实现细节隐藏起来,只提供一个接口.封装可以不用关心对象是如何构建的,其实在面向对象中,封装其实是最考验水平的 2.封装包括数据的封装和函数的封装,数据的封装是为了保护隐私,函数的封装是为了隔离

  • Python面向对象编程基础解析(一)

    1.什么是面向对象 面向对象(oop)是一种抽象的方法来理解这个世界,世间万物都可以抽象成一个对象,一切事物都是由对象构成的.应用在编程中,是一种开发程序的方法,它将对象作为程序的基本单元. 2.面向对象与面向过程的区别 我们之前已经介绍过面向过程了,面向过程的核心在'过程'二字,过程就是解决问题的步骤,面向过程的方法设计程序就像是在设计一条流水线,是一种机械式的思维方式 优点:复杂的问题简单化,流程化 缺点:扩展性差 主要应用场景有:Linux内核,git,以及http服务 面向对象的程序设计

  • Python之str操作方法(详解)

    1. str.format():使用"{}"占位符格式化字符串(占位符中的索引号形式和键值对形式可以混合使用). >>> string = 'python{}, django{}, tornado{}'.format(2.7, 'web', 'tornado') # 有多少个{}占位符就有多少个值与其对应,按照顺序"填"进字符串中 >>> string 'python2.7, djangoweb, tornadotornado'

  • python命令行参数解析OptionParser类用法实例

    本文实例讲述了python命令行参数解析OptionParser类的用法,分享给大家供大家参考. 具体代码如下: from optparse import OptionParser parser = OptionParser(usage="usage:%prog [optinos] filepath") parser.add_option("-t", "--timeout", action = "store", type =

  • 深入理解Python对Json的解析

    Json简介 JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式.它基于JavaScript(Standard ECMA-262 3rd Edition - December 1999)的一个子集. JSON采用完全独立于语言的文本格式,但是也使用了类似于C语言家族的习惯(包括C, C++, C#, Java, JavaScript, Perl, Python等).这些特性使JSON成为理想的数据交换语言.易于人阅读和编写,同时也易于机器解析和生成. 它

随机推荐