这篇文章主要介绍了elasticsearch python查询的方法有哪些，具有一定借鉴价值，感兴趣的朋友可以参考下，希望大家阅读完这篇文章之后大有收获，下面让小编带着大家一起了解一下。

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elasticsearch python 查询的两种方法，具体内容如下所述：

from elasticsearch import Elasticsearch
es = Elasticsearch
res1 = es.search(index="2018-07-31", body={"query": {"match_all": {}}})
print(es1)

{'_shards': {'failed': 0, 'skipped': 0, 'successful': 5, 'total': 5},
 'hits': {'hits': [{'_id': '1',
  '_index': '2018-07-31',
   'v_ma20': 891995.98,
   'volume': 720150.81},
  '_type': 'stock'}],
 'max_score': 1.0,
 'total': 1},
 'timed_out': False,
 'took': 1163}

result = es.get(index="2018-07-31",doc_type="stock",id=1)

知识点扩展：

基于python的Elasticsearch索引的建立和数据的上传

今天我想讲一讲关于Elasticsearch的索引建立，当然提前是你已经安装部署好Elasticsearch。

ok，先来介绍一下Elaticsearch，它是一款基于lucene的实时分布式搜索和分析引擎，是后台系统，用来存储数据，检索数据，属于完全命令行交互。

那为什么选择python作为脚本进行命令的写入和数据的上传呢？那是因为Python里面有固定的模板，可以上传数据到Elasticsearch。

接下来就聊一聊该如何编写代码：

我们上传数据之后，数据到哪里去了呢?

存在索引里面了。

那么，何为索引？？可以理解为是一个文件用来存放数据的，可以算是单个数据库的同义词。

所以上传数据前的第一步就是建立索引了，以下为Python代码

我是连接了一个温度传感器然后读取得到一个数据，按照本例来说就是默认25，传入一条数据至elasticsearch服务器。

如果索引建立成功他将会显示如下界面：

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