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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。
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。
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。
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。
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!
连接 Es:
import elasticsearch
es = elasticsearch.Elasticsearch([{‘host’: ‘127.0.0.1’, ‘port’: 9200}])
先看一下搜索,q
是指搜索内容,空格对 q
查询结果没有影响,size
指定个数,from_
指定起始位置,filter_path
可以指定需要显示的数据,如本例中显示在最后的结果中的只有 _id
和 _type
。
res_3 = es.search(index=“bank”, q=“Holmes”, size=1, from_=1)
res_4 = es.search(index=“bank”, q=" 39225 5686 ", size=1000, filter_path=[‘hits.hits._id’, ‘hits.hits._type’])
查询指定索引的所有数据:
其中,index 指定索引,字符串表示一个索引;列表表示多个索引,如 index=["bank", "banner", "country"]
;正则形式表示符合条件的多个索引,如 index=["apple*"]
,表示以 apple
开头的全部索引。
search
中同样可以指定具体 doc-type
。
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())
q = Q(“match”, title=‘python’) & Q(“match”, title=‘django’)
s = s.query(q).execute()
print(s.to_dict())
q = ~Q(“match”, title=“python”)
s = s.query(q).execute()
print(s.to_dict())
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)
s = s.filter(“range”, timestamp={“gte”: 0, “lt”: time.time()}).query(“match”, country=“in”)
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())
s = s.query(‘bool’, filter=[Q(‘terms’, tags=[‘search’, ‘python’])])
print(s.to_dict())
s = s.exclude(‘terms’, tags=[‘search’, ‘python’])
s = s.query(‘bool’, filter=[~Q(‘terms’, tags=[‘search’, ‘python’])])
print(s.to_dict())
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。
s.aggs.bucket(“per_country”, “terms”, field=“timestamp”).metric(“sum_click”, “stats”, field=“click”).metric(“sum_request”, “stats”, field=“request”)
s.aggs.bucket(“per_age”, “terms”, field=“click.keyword”).metric(“sum_click”, “stats”, field=“click”)
s.aggs.metric(“sum_age”, “extended_stats”, field=“impression”)
(1)Python所有方向的学习路线(新版)
这是我花了几天的时间去把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。
最近我才对这些路线做了一下新的更新,知识体系更全面了。
(2)Python学习视频
包含了Python入门、爬虫、数据分析和web开发的学习视频,总共100多个,虽然没有那么全面,但是对于入门来说是没问题的,学完这些之后,你可以按照我上面的学习路线去网上找其他的知识资源进行进阶。
(3)100多个练手项目
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,只是里面的项目比较多,水平也是参差不齐,大家可以挑自己能做的项目去练练。
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。
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!
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