Elasticsearch DSL for Python 使用教程
2026-01-18 10:09:54作者:郜逊炳
本教程旨在帮助开发者快速理解和上手 elasticsearch-dsl-py 开源项目,该库提供了高级别、Pythonic 的API来构建Elasticsearch查询和分析。下面我们将依次探索项目的目录结构、启动相关以及配置要素。
1. 项目目录结构及介绍
elasticsearch-dsl-py/
├── AUTHORS.rst # 作者信息
├── CHANGELOG.rst # 变更日志
├── CONTRIBUTORS.txt # 贡献者列表
├── Docs # 文档目录
│ └── ... # 包含了API文档和使用示例
├── Makefile # Makefile用于自动化一些任务
├── MANIFEST.in # 指定了distutils应包含的非源代码文件
├── elasticsearch_dsl # 主要源码目录
│ ├── __init__.py # 初始化文件
│ ├── search.py # 查询相关的实现
│ ├── document.py # 文档模型定义
│ └── ... # 其他核心模块
├── examples # 示例代码目录
│ └── ... # 不同应用场景的代码示例
├── requirements.txt # 项目依赖列表
├── setup.cfg # setup工具的配置
├── setup.py # 项目安装脚本
└── tests # 测试代码目录
├── __init__.py
├── test_document.py
└── ... # 各类测试案例
项目的核心在于 elasticsearch_dsl 目录,它封装了与Elasticsearch交互的关键部分,如搜索(search.py)和文档处理(document.py)。examples 和 tests 分别提供给开发者学习参考和确保代码质量之用。
2. 项目的启动文件介绍
在 elasticsearch-dsl-py 中,并没有一个传统的“启动文件”,因为这本质上是一个库而非独立应用。开发者通常通过导入其模块并调用相关函数或创建对象来启动与Elasticsearch的交互过程,比如:
from elasticsearch_dsl import Document, Integer, Text
class User(Document):
id = Integer()
name = Text()
# 然后进行索引操作等
在实际应用中,开发者会在自己的应用程序入口处引用所需的DSL功能,以实现对Elasticsearch的操作。
3. 项目的配置文件介绍
elasticsearch-dsl-py本身并不直接管理配置文件,而是依赖于Elasticsearch客户端的配置。配置Elasticsearch连接通常发生在你的应用程序层面。尽管如此,配置Elasticsearch客户端可以在初始化时进行,例如:
from elasticsearch import Elasticsearch
from elasticsearch_dsl.connections import connections
connections.create_connection(hosts=['localhost'], http_auth=('user', 'pass'))
# 或者在settings中配置
ELASTICSEARCH_DSL = {
'default': {
'hosts': 'localhost',
'http_auth': ('user', 'pass'),
},
}
这段代码演示了如何设置基本的Elasticsearch连接参数,包括主机地址和认证信息。具体的配置方式可能依据你的应用框架和需求而有所不同。
本教程简要介绍了elasticsearch-dsl-py项目的基本结构、启动原理和配置要点,希望能够为你快速上手该项目提供帮助。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
532
3.74 K
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
336
178
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
886
596
Ascend Extension for PyTorch
Python
340
403
暂无简介
Dart
771
191
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
986
247
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
416
4.21 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
355