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Python學習教程：手把手教你使用Flask搭建ES搜索引擎

Elasticsearch 是一個開源的搜索引擎，建立在一個全文搜索引擎庫Apache Lucene? 基礎之上。

在夾江等地區，都構建了全面的區域性戰略布局，加強發展的系統性、市場前瞻性、產品創新能力，以專注、極致的服務理念，為客戶提供成都做網站、成都網站設計 網站設計制作按需網站建設,公司網站建設,企業網站建設,品牌網站設計,營銷型網站建設,外貿網站制作,夾江網站建設費用合理。

那么如何實現 Elasticsearch和 Python 的對接成為我們所關心的問題了 (怎么什么都要和 Python 關聯啊)。視頻教程文末也整理好了！

Python學習教程：手把手教你使用Flask搭建ES搜索引擎

/Python 交互/

所以，Python 也就提供了可以對接 Elasticsearch的依賴庫。

def __init__(
self, index_type: 
str, index_name: 
str, ip=
"127.0.0.1"):

    # 
self.es = Elasticsearch([ip], http_auth=(
'username', 
'password'), port=
9200)
    
self.es = Elasticsearch(
"localhost:9200")
    
self.index_type = index_type
    
self.index_name = index_name

初始化連接一個 Elasticsearch 操作對象。

def __init__(
self, index_type: 
str, index_name: 
str, ip=
"127.0.0.1"):

    # 
self.es = Elasticsearch([ip], http_auth=(
'username', 
'password'), port=
9200)
    
self.es = Elasticsearch(
"localhost:9200")
    
self.index_type = index_type
    
self.index_name = index_name

默認端口 9200，初始化前請確保本地已搭建好 Elasticsearch的所屬環境。

根據 ID 獲取文檔數據



def 
insert_one
(
self, 
doc: dict):
    
self.es.index(index=
self.index_name, doc_type=
self.index_type, body=doc)

def 
insert_array
(
self, 
docs: list):
    
for doc 
in 
docs:
        
self.es.index(index=
self.index_name, doc_type=
self.index_type, body=doc)

插入文檔數據



def 
insert_one
(
self, 
doc: dict):
    
self.es.index(index=
self.index_name, doc_type=
self.index_type, body=doc)

def 
insert_array
(
self, 
docs: list):
    
for doc 
in 
docs:
        
self.es.index(index=
self.index_name, doc_type=
self.index_type, body=doc)

搜索文檔數據

def search(
self, query, 
count: int = 
30):
    dsl = {
        
"query": {
            
"multi_match": {
                
"query": query,
                
"fields": [
"title", 
"content", 
"link"]
            }
        },
        
"highlight": {
            
"fields": {
                
"title": {}
            }
        }
    }
    match_data = 
self.es.search(index=
self.index_name, body=dsl, size=
count)
    
return match_data

def __search(
self, query: dict, 
count: int = 
20): # 
count: 返回的數據大小
    results = []
    params = {
        'size': 
count
    }
    match_data = 
self.es.search(index=
self.index_name, body=query, params=params)
    
for hit 
in match_data['hits']['hits']:
        results.append(hit['_source'])

    
return results

刪除文檔數據



def 
delete_index
(self):
    
try:
        self.es.indices.delete(index=self.index_name)
    
except:
        
pass

好啊，封裝 search 類也是為了方便調用，整體貼一下。

from elasticsearch import Elasticsearch
class elasticSearch():

    def __init__(
self, index_type: 
str, index_name: 
str, ip=
"127.0.0.1"):

        # 
self.es = Elasticsearch([ip], http_auth=(
'elastic', 
'password'), port=
9200)
        
self.es = Elasticsearch(
"localhost:9200")
        
self.index_type = index_type
        
self.index_name = index_name

    def create_index(
self):
        
if 
self.es.indices.exists(index=
self.index_name) is True:
            
self.es.indices.delete(index=
self.index_name)
        
self.es.indices.create(index=
self.index_name, ignore=
400)

    def delete_index(
self):
        
try:
            
self.es.indices.delete(index=
self.index_name)
        except:
            pass

    def get_doc(
self, uid):
        
return 
self.es.get(index=
self.index_name, id=uid)

    def insert_one(
self, doc: dict):
        
self.es.index(index=
self.index_name, doc_type=
self.index_type, body=doc)

    def insert_array(
self, docs: list):
        
for doc 
in docs:
            
self.es.index(index=
self.index_name, doc_type=
self.index_type, body=doc)

    def search(
self, query, count: int = 
30):
        dsl = {
            
"query": {
                
"multi_match": {
                    
"query": query,
                    
"fields": [
"title", 
"content", 
"link"]
                }
            },
            
"highlight": {
                
"fields": {
                    
"title": {}
                }
            }
        }
        match_data = 
self.es.search(index=
self.index_name, body=dsl, size=count)
        
return match_data

嘗試一下把 MongoDB 中的數據插入到 ES 中。


import json
from datetime 
import datetime
import pymongo
from app.elasticsearchClass 
import elasticSearch

client = pymongo.MongoClient(
'127.0.0.1', 
27017)
db = client[
'spider']
sheet = db.get_collection(
'Spider').find({}, {
'_id': 
0, })

es = elasticSearch(index_type=
"spider_data",index_name=
"spider")
es.create_index()

for i 
in sheet:
    
data = {
            
'title': i[
"title"],
            
'content':i[
"data"],
            
'link': i[
"link"],
            
'create_time':datetime.now()
        }

    es.insert_one(doc=
data)

到ES中查看一下，啟動 elasticsearch-head 插件。

如果是 npm 安裝的那么cd到根目錄之后直接npm run start就跑起來了。

Python學習教程：手把手教你使用Flask搭建ES搜索引擎

發現新加的 spider 數據文檔確實已經進去了。

/爬蟲入庫/

要想實現 ES 搜索，首先要有數據支持，而海量的數據往往來自爬蟲。

為了節省時間，編寫一個最簡單的爬蟲，抓取 百度百科。

簡單粗暴一點，先 遞歸獲取 很多很多的 url 鏈接


import requests
import re
import time

exist_urls = []
headers = {
    
'User-Agent': 
'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/62.0.3202.62 Safari/537.36',
}

def get_link(url):
    
try:
        response = requests.
get(url=url, headers=headers)
        response.encoding = 
'UTF-8'
        html = response.text
        link_lists = re.findall(
'.*?<a target=_blank href="/item/([^:#=<>]*?)".*?</a>', html)
        
return link_lists
    except Exception 
as e:
        pass
    
finally:
        exist_urls.append(url)
# 當爬取深度小于
10層時，遞歸調用主函數，繼續爬取第二層的所有鏈接
def main(start_url, depth=
1):
    link_lists = get_link(start_url)
    
if link_lists:
        unique_lists = list(
set(link_lists) - 
set(exist_urls))
        
for unique_url 
in unique_lists:
            unique_url = 
'https://baike.baidu.com/item/' + unique_url

            with 
open(
'url.txt', 
'a+') 
as f:
                f.write(unique_url + 
'\n')
                f.close()
        
if depth < 
10:
            main(unique_url, depth + 
1)

if __name__ == 
'__main__':
    start_url = 
'https://baike.baidu.com/item/%E7%99%BE%E5%BA%A6%E7%99%BE%E7%A7%91'
    main(start_url)

把全部 url 存到 url.txt 文件中之后，然后啟動任務。

# parse.pyfrom celery 
import Celery
import requests
from lxml 
import etree
import pymongo
app = Celery(
'tasks', broker=
'redis://localhost:6379/2')
client = pymongo.MongoClient(
'localhost',
27017)
db = client[
'baike']
@app.task
def get_url(link):
    item = {}
    headers = {
'User-Agent':
'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_9_2) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/34.0.1847.131 Safari/537.36'}
    res = requests.get(link,headers=headers)
    res.encoding = 
'UTF-8'
    doc = etree.HTML(res.text)
    content = doc.xpath(
"//div[@class='lemma-summary']/div[@class='para']//text()")
    
print(res.status_code)
    
print(link,
'\t',
'++++++++++++++++++++')
    item[
'link'] = link
    data = 
''.join(content).replace(
' ', 
'').replace(
'\t', 
'').replace(
'\n', 
'').replace(
'\r', 
'')
    item[
'data'] = data
    
if db[
'Baike'].insert(dict(item)):
        
print(
"is OK ...")
    
else:
        
print(
'Fail')

run.py 飛起來



from parse import get_url

def 
main(
url):
    result = get_url.delay(url)
    
return 
result

def 
run(
):
    with 
open(

'./url.txt', 
'r') 
as f:
        
for url 
in f.
readlines(
):
            
main(
url.strip(
'\n'))

if __name__ == 
'__main__':
    run()

黑窗口鍵入

celery -A parse worker -l info -P gevent -c 10

哦 !! 你居然使用了 Celery 任務隊列，gevent 模式，-c 就是10個線程刷刷刷就干起來了，速度杠杠的 ！！

啥？分布式？ 那就加多幾臺機器啦，直接把代碼拷貝到目標服務器，通過redis 共享隊列協同多機抓取。

這里是先將數據存儲到了 MongoDB 上(個人習慣)，你也可以直接存到 ES 中，但是單條單條的插入速度堪憂(接下來會講到優化，哈哈)。

使用前面的例子將 Mongo 中的數據批量導入到 ES 中，OK !!!

Python學習教程：手把手教你使用Flask搭建ES搜索引擎

到這一個簡單的數據抓取就已經完畢了。

同學們不清楚的地方，可以留言，更多的教程，也會繼續更新，感謝大家一直以來的支持！

應伙伴們的要求，嘔心瀝血整理了 900集的全套Python學習視頻教程：Python 900集全套視頻教程（全家桶）
https://pan.baidu.com/s/1cU5lDWq9gh0cQ7hCnXUiGA

要學習的伙伴們，可以回復：“Python視頻教程”，即可領取！

當前題目：Python學習教程：手把手教你使用Flask搭建ES搜索引擎
本文鏈接：http://m.newbst.com/article34/jesdse.html

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