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后面咱们讲到的 elasticsearch(搜索引擎)操作，如：增、删、改、查等操作都是用的 elasticsearch 的语言命令，就像 sql 命令一样，当然 elasticsearch 官网也提供了一个 python 操作 elasticsearch(搜索引擎)的接口包，就像 sqlalchemy 操作数据库一样的 ORM 框，这样咱们操作 elasticsearch 就不必写命令了，用 elasticsearch-dsl-py 这个模块来操作，也就是用 python 的形式操作一个类即可
elasticsearch-dsl-py 下载
下载地址：https://github.com/elastic/el…
文档阐明：http://elasticsearch-dsl.read…
首先装置好 elasticsearch-dsl-py 模块
1、elasticsearch-dsl 模块应用阐明
create_connection(hosts=[‘127.0.0.1’])：连贯 elasticsearch(搜索引擎)服务器办法，能够连贯多台服务器
class Meta：设置索引名称和表名称
索引类名称.init(): 生成索引和表以及字段
实例化索引类.save(): 将数据写入 elasticsearch(搜索引擎)
elasticsearch_orm.py 操作 elasticsearch(搜索引擎)文件
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf8 -*-
from datetime import datetime
from elasticsearch_dsl import DocType, Date, Nested, Boolean, \
analyzer, InnerObjectWrapper, Completion, Keyword, Text, Integer
# 更多字段类型见第三百六十四节 elasticsearch(搜索引擎)的 mapping 映射治理
from elasticsearch_dsl.connections import connections # 导入连贯 elasticsearch(搜索引擎)服务器办法
connections.create_connection(hosts=['127.0.0.1'])
class lagouType(DocType): # 自定义一个类来继承 DocType 类
# Text 类型须要分词，所以须要晓得中文分词器，ik_max_wordwei 为中文分词器
title = Text(analyzer="ik_max_word") # 设置，字段名称 = 字段类型，Text 为字符串类型并且能够分词建设倒排索引
description = Text(analyzer="ik_max_word")
keywords = Text(analyzer="ik_max_word")
url = Keyword() # 设置，字段名称 = 字段类型，Keyword 为一般字符串类型，不分词
riqi = Date() # 设置，字段名称 = 字段类型，Date 日期类型
class Meta: # Meta 是固定写法
index = "lagou" # 设置索引名称(相当于数据库名称)
doc_type = 'biao' # 设置表名称
if __name__ == "__main__": # 判断在本代码文件执行才执行外面的办法，其余页面调用的则不执行外面的办法
lagouType.init() # 生成 elasticsearch(搜索引擎)的索引，表，字段等信息
# 应用办法阐明：# 在要要操作 elasticsearch(搜索引擎)的页面，导入此模块
# lagou = lagouType() #实例化类
# lagou.title = '值' #要写入字段 = 值
# lagou.description = '值'
# lagou.keywords = '值'
# lagou.url = '值'
# lagou.riqi = '值'
# lagou.save() #将数据写入 elasticsearch(搜索引擎)2、scrapy 写入数据到 elasticsearch 中
爬虫文件
# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule
from adc.items import LagouItem,LagouItemLoader #导入 items 容器类, 和 ItemLoader 类
import time
class LagouSpider(CrawlSpider): #创立爬虫类
name = 'lagou' #爬虫名称
allowed_domains = ['www.luyin.org'] #起始域名
start_urls = ['http://www.luyin.org/'] #起始 url
custom_settings = {
"AUTOTHROTTLE_ENABLED": True, #笼罩掉 settings.py 里的雷同设置，开启 COOKIES
"DOWNLOAD_DELAY":5
}
rules = (
#配置抓取列表页规定
Rule(LinkExtractor(allow=('ggwa/.*')), follow=True),
#配置抓取内容页规定
Rule(LinkExtractor(allow=('post/\d+.html.*')), callback='parse_job', follow=True),
)
def parse_job(self, response): #回调函数，留神：因为 CrawlS 模板的源码创立了 parse 回调函数，所以切记咱们不能创立 parse 名称的函数
atime = time.localtime(time.time()) #获取零碎以后工夫
dqatime = "{0}-{1}-{2} {3}:{4}:{5}".format(
atime.tm_year,
atime.tm_mon,
atime.tm_mday,
atime.tm_hour,
atime.tm_min,
atime.tm_sec
) # 将格式化工夫日期，独自取出来拼接成一个残缺日期
url = response.url
item_loader = LagouItemLoader(LagouItem(), response=response) # 将数据填充进 items.py 文件的 LagouItem
item_loader.add_xpath('title', '/html/head/title/text()')
item_loader.add_xpath('description', '/html/head/meta[@name="Description"]/@content')
item_loader.add_xpath('keywords', '/html/head/meta[@name="keywords"]/@content')
item_loader.add_value('url', url)
item_loader.add_value('riqi', dqatime)
article_item = item_loader.load_item()
yield article_itemitems.py 文件
# -*- coding: utf-8 -*-
# Define here the models for your scraped items
#
# See documentation in:
# http://doc.scrapy.org/en/latest/topics/items.html
#items.py, 文件是专门用于，接管爬虫获取到的数据信息的，就相当于是容器文件
import scrapy
from scrapy.loader.processors import MapCompose,TakeFirst
from scrapy.loader import ItemLoader #导入 ItemLoader 类也就加载 items 容器类填充数据
from adc.models.elasticsearch_orm import lagouType #导入 elasticsearch 操作模块
class LagouItemLoader(ItemLoader): #自定义 Loader 继承 ItemLoader 类，在爬虫页面调用这个类填充数据到 Item 类
default_output_processor = TakeFirst() #默认利用 ItemLoader 类，加载 items 容器类填充数据，是列表类型，能够通过 TakeFirst()办法，获取到列表里的内容
def tianjia(value): #自定义数据预处理函数
return value #将解决后的数据返给 Item
class LagouItem(scrapy.Item): #设置爬虫获取到的信息容器类
title = scrapy.Field( #接管爬虫获取到的 title 信息
input_processor=MapCompose(tianjia), #将数据预处理函数名称传入 MapCompose 办法里解决，数据预处理函数的形式参数 value 会主动接管字段 title
)
description = scrapy.Field()
keywords = scrapy.Field()
url = scrapy.Field()
riqi = scrapy.Field()
def save_to_es(self):
lagou = lagouType() # 实例化 elasticsearch(搜索引擎对象)
lagou.title = self['title'] # 字段名称 = 值
lagou.description = self['description']
lagou.keywords = self['keywords']
lagou.url = self['url']
lagou.riqi = self['riqi']
lagou.save() # 将数据写入 elasticsearch(搜索引擎对象)
returnpipelines.py 文件
# -*- coding: utf-8 -*-
# Define your item pipelines here
#
# Don't forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting
# See: http://doc.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html
from adc.models.elasticsearch_orm import lagouType #导入 elasticsearch 操作模块
class AdcPipeline(object):
def process_item(self, item, spider):
#也能够在这里将数据写入 elasticsearch 搜索引擎，这里的毛病是对立解决
# lagou = lagouType()
# lagou.title = item['title']
# lagou.description = item['description']
# lagou.keywords = item['keywords']
# lagou.url = item['url']
# lagou.riqi = item['riqi']
# lagou.save()
item.save_to_es() #执行 items.py 文件的 save_to_es 办法将数据写入 elasticsearch 搜索引擎
return itemsettings.py 文件，注册 pipelines
# Configure item pipelines
# See http://scrapy.readthedocs.org/en/latest/topics/item-pipeline.html
ITEM_PIPELINES = {'adc.pipelines.AdcPipeline': 300,}main.py 爬虫启动文件
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf8 -*-
from scrapy.cmdline import execute #导入执行 scrapy 命令办法
import sys
import os
sys.path.append(os.path.join(os.getcwd())) #给 Python 解释器，增加模块新门路 , 将 main.py 文件所在目录增加到 Python 解释器
execute(['scrapy', 'crawl', 'lagou', '--nolog']) #执行 scrapy 命令
# execute(['scrapy', 'crawl', 'lagou']) #执行 scrapy 命令运行爬虫
写入 elasticsearch(搜索引擎)状况
补充：elasticsearch-dsl 的 增删改查
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf8 -*-
from datetime import datetime
from elasticsearch_dsl import DocType, Date, Nested, Boolean, \
analyzer, InnerObjectWrapper, Completion, Keyword, Text, Integer
# 更多字段类型见第三百六十四节 elasticsearch(搜索引擎)的 mapping 映射治理
from elasticsearch_dsl.connections import connections # 导入连贯 elasticsearch(搜索引擎)服务器办法
connections.create_connection(hosts=['127.0.0.1'])
class lagouType(DocType): # 自定义一个类来继承 DocType 类
# Text 类型须要分词，所以须要晓得中文分词器，ik_max_wordwei 为中文分词器
title = Text(analyzer="ik_max_word") # 设置，字段名称 = 字段类型，Text 为字符串类型并且能够分词建设倒排索引
description = Text(analyzer="ik_max_word")
keywords = Text(analyzer="ik_max_word")
url = Keyword() # 设置，字段名称 = 字段类型，Keyword 为一般字符串类型，不分词
riqi = Date() # 设置，字段名称 = 字段类型，Date 日期类型
class Meta: # Meta 是固定写法
index = "lagou" # 设置索引名称(相当于数据库名称)
doc_type = 'biao' # 设置表名称
if __name__ == "__main__": # 判断在本代码文件执行才执行外面的办法，其余页面调用的则不执行外面的办法
lagouType.init() # 生成 elasticsearch(搜索引擎)的索引，表，字段等信息
# 应用办法阐明：# 在要要操作 elasticsearch(搜索引擎)的页面，导入此模块
# lagou = lagouType() #实例化类
# lagou.title = '值' #要写入字段 = 值
# lagou.description = '值'
# lagou.keywords = '值'
# lagou.url = '值'
# lagou.riqi = '值'
# lagou.save() #将数据写入 elasticsearch(搜索引擎)1 新增数据
from adc.models.elasticsearch_orm import lagouType #导入方才配置的 elasticsearch 操作模块
lagou = lagouType() # 实例化 elasticsearch(搜索引擎对象)
lagou._id = 1 #自定义 ID，很重要，当前都是依据 ID 来操作
lagou.title = self['title'] # 字段名称 = 值
lagou.description = self['description']
lagou.keywords = self['keywords']
lagou.url = self['url']
lagou.riqi = self['riqi']
lagou.save() # 将数据写入 elasticsearch(搜索引擎对象)2 删除指定数据
from adc.models.elasticsearch_orm import lagouType #导入方才配置的 elasticsearch 操作模块sousuo_orm = lagouType() # 实例化
sousuo_orm.get(id=1).delete() # 删除 id 等于 1 的数据3 批改指定的数据
from adc.models.elasticsearch_orm import lagouType #导入方才配置的 elasticsearch 操作模块
sousuo_orm = lagouType() # 实例化
sousuo_orm.get(id=1).update(title='123456789') # 批改 id 等于 1 的数据以上全副应用 elasticsearch-dsl 模块
留神上面应用的原生 elasticsearch 模块
删除指定应用，就是相当于删除指定数据库
应用原生 elasticsearch 模块删除指定索引
from elasticsearch import Elasticsearch # 导入原生的 elasticsearch(搜索引擎)接口
client = Elasticsearch(hosts=settings.Elasticsearch_hosts) # 连贯原生的 elasticsearch
# 应用原生 elasticsearch 模块删除指定索引
#要做容错解决，如果索引不存在会报错
try:
client.indices.delete(index='jxiou_zuopin')
except Exception as e:
pass原生查问
from elasticsearch import Elasticsearch # 导入原生的 elasticsearch(搜索引擎)接口
client = Elasticsearch(hosts=Elasticsearch_hosts) # 连贯原生的 elasticsearch
response = client.search(# 原生的 elasticsearch 接口的 search()办法，就是搜寻，能够反对原生 elasticsearch 语句查问
index="jxiou_zuopin", # 设置索引名称
doc_type="zuopin", # 设置表名称
body={ # 书写 elasticsearch 语句
"query": {
"multi_match": { # multi_match 查问
"query": sousuoci, # 查问关键词
"fields": ["title"] # 查问字段
}
},
"from": (page - 1) * tiaoshu, # 从第几条开始获取
"size": tiaoshu, # 获取多少条数据
"highlight": { # 查问关键词高亮解决
"pre_tags": ['<span class="gaoliang">'], # 高亮开始标签
"post_tags": ['</span>'], # 高亮完结标签
"fields": { # 高亮设置
"title": {} # 高亮字段}
}
}
)
# 开始获取数据
total_nums = response["hits"]["total"] # 获取查问后果的总条数
hit_list = [] # 设置一个列表来贮存搜寻到的信息，返回给 html 页面
for hit in response["hits"]["hits"]: # 循环查问到的后果
hit_dict = {} # 设置一个字典来贮存循环后果
if "title" in hit["highlight"]: # 判断 title 字段，如果高亮字段有类容
hit_dict["title"] = "".join(hit["highlight"]["title"]) # 获取高亮里的 title
else:
hit_dict["title"] = hit["_source"]["title"] # 否则获取不是高亮里的 title
hit_dict["id"] = hit["_source"]["nid"] # 获取返回 nid
# 加密样音地址
hit_dict["yangsrc"] = jia_mi(str(hit["_source"]["yangsrc"])) # 获取返回 yangsrc
hit_list.append(hit_dict)