如何將python getter方法轉換為elasticsearch查詢？

Question

我想翻譯python方法，以獲取從已刪除網站到Elasticsearch查詢的特定術語。

我正在做一個實習，在webscraping和elasticsearch（和其他東西......），我是這個領域的新手（和一般的編程）

我被賦予了抓取國家/地區代碼的任務，然后查詢以使用其他國家/地區代碼獲取國家/地區代碼，例如：

澳大利亞的2個字符的國家代碼是：'AU'，它的三個字符是國家代碼：'AUS'

因此，通過精確'AU'，我想要'AUS'代碼。

為此，我已經抓取了所有國家列表代碼，並制作了一個python代碼來獲得這個結果，一個例子如下：

  "took": 84,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": 5,
    "successful": 5,
    "skipped": 0,
    "failed": 0
  },
  "hits": {
    "total": 248,
    "max_score": 1,
    "hits": [
      {
        "_index": "countries-codes",
        "_type": "event",
        "_id": "Gx_gEGoBP2qGR-HHGMw3",
        "_score": 1,
        "_source": {
          "name": "Albanie",
          "alpha_2": "AL",
          "alpha_3": "ALB",
          "num": "8"
        }
      },

    def get_alpha2_by_alpha3(self, alpha_3):
        for element in self.countries_list.get_countries_list():
            if element['alpha_3'] == alpha_3.upper():
                return element['alpha_2']

所以基本上我想將上面的代碼翻譯成一個請求，然后在網頁中實現它以供內部使用

請盡可能明確，我是初學者。

Answer 1

假設您在索引文檔時使用了默認動態映射，那么所有strings都應該被映射為text類型和keyword類型。 因此， keyword映射的簡單term查詢應該會產生您正在尋找的結果。

例如，使用默認設置創建索引的過程如下：

PUT countries-codes

索引提供的文檔如下所示：

POST countries-codes/event
{
  "name": "Albanie",
  "alpha_2": "AL",
  "alpha_3": "ALB",
  "num": "8"
}

現在，我們可以查看索引的映射，以了解Elasticsearch如何在內部映射字段：

GET countries-codes/_mapping

結果：

{
  "countries-codes" : {
    "mappings" : {
      "event" : {
        "properties" : {
          "alpha_2" : {
            "type" : "text",
            "fields" : {
              "keyword" : {
                "type" : "keyword",
                "ignore_above" : 256
              }
            }
          },
          "alpha_3" : {
            "type" : "text",
            "fields" : {
              "keyword" : {
                "type" : "keyword",
                "ignore_above" : 256
              }
            }
          },
          "name" : {
            "type" : "text",
            "fields" : {
              "keyword" : {
                "type" : "keyword",
                "ignore_above" : 256
              }
            }
          },
          "num" : {
            "type" : "text",
            "fields" : {
              "keyword" : {
                "type" : "keyword",
                "ignore_above" : 256
              }
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

現在我們只是對2個字符的國家代碼的keyword映射進行一個term查詢，然后我們將得到一個表示匹配的文檔（或者在某種情況下有多個匹配，所有文檔代表這些匹配）：

GET countries-codes/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "filter": {
        "term": {
          "alpha_2.keyword": "AL"
        }
      }
    }
  }
}

請注意，這是一個已過濾的查詢，因為您對評分不感興趣。 簡而言之，過濾器上下文將比查詢上下文更快，因此請盡可能使用它。 有關更多信息，請參閱： https ： //www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/query-filter-context.html

這會產生您之前發布的文檔，位於hits返回數組中：

{
  "took" : 1,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 5,
    "successful" : 5,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : 1,
    "max_score" : 0.0,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "countries-codes",
        "_type" : "event",
        "_id" : "qGDmEWoBqkB-aMRpdfvt",
        "_score" : 0.0,
        "_source" : {
          "name" : "Albanie",
          "alpha_2" : "AL",
          "alpha_3" : "ALB",
          "num" : "8"
        }
      }
    ]
  }
}

提交的任何不匹配的條款都會產生一個空的命中數組。 在客戶端，您可以解析出您想要的元素。 如果您有非常大的文檔或返回大量文檔，您可能需要查看source filtering - https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/search-request-source- filtering.html

例如：

GET countries-codes/_search
{
  "_source": "alpha_3", 
  "query": {
    "bool": {
      "filter": {
        "term": {
          "alpha_2.keyword": "AL"
        }
      }
    }
  }
}

在返回的命中對象中，您會注意到從文檔中只返回了您想要的結果：

"hits" : {
    "total" : 1,
    "max_score" : 0.0,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "countries-codes",
        "_type" : "event",
        "_id" : "qGDmEWoBqkB-aMRpdfvt",
        "_score" : 0.0,
        "_source" : {
          "alpha_3" : "ALB"
        }
      }
    ]
  }

所有示例都使用Dev Tools / simple API調用顯示。 由於您使用的是Python，請查看官方維護的Elasticsearch庫：

Elasticsearch DSL - 建立在較低級別Elasticsearch-Py之上 - https://elasticsearch-dsl.readthedocs.io/en/latest/

Elasticsearch-Py - https://elasticsearch-py.readthedocs.io/en/master/