[PYTHON] python으로 Elasticsearch 연동

1. elasticsearch 모듈 설치

 - 버전에 맞는 pip를 사용하여 설치

pip install elasticsearch

2. elasticsearch 실행

 - 콘솔 추가 및 elasticsearch를 실행

 - elasticsearch 설치

elasticsearch

3. python 작업

 1) 라이브러리 불러오기

from elasticsearch import Elasticsearch
from elasticsearch import helpers

 2) elasticsearch 연결

  - elasticsearch의 주소 입력(로컬에 그냥 깔기만 했다면 127.0.0.1:9200)

es = Elasticsearch('http://127.0.0.1:9200')
es.info()

 3) 함수 생성

  - 만약, 동일한 이름의 인덱스가 있을 경우(exists) 삭제하고(delete) 생성(create) 

def make_index(es, index_name):
    if es.indices.exists(index=index_name):
        es.indices.delete(index=index_name)
        es.indices.create(index=index_name)

 4) 데이터 준비

index_name = 'goods'
doc1 = {'goods_name': '삼성 노트북 9',    'price': 1000000}
doc2 = {'goods_name': '엘지 노트북 그램', 'price': 2000000}
doc3 = {'goods_name': '애플 맥북 프로',   'price': 3000000}
doc4 = {'goods_name': '맥북',   'price': 100000}
doc5 = {'goods_name': '맥복',   'price': 100000}

 5) 함수 실행

make_index(es, index_name)

 6) 값 입력

 - 테스트를 위해 여러 방식으로 입력

es.index(index=index_name, doc_type='string', body=doc1)
es.index(index=index_name, doc_type='string', body=doc2)
es.index(index=index_name, doc_type='string', body=doc3)
es.index(index=index_name, doc_type='string', body=doc4)
es.index(index=index_name, doc_type='string', body=doc5)
es.index(index=index_name, doc_type='string', body=doc4)
es.index(index=index_name, doc_type='string', body=doc4)

 7) 새로고침

  - elasticsearch의 자동 새로고침의 시간은 1초 정도 소요

  - 따라서 코드에 아래 명령어를 입력하지 않았을 경우 검색을 하지 못할 가능성도 존재

es.indices.refresh(index=index_name)

 8) 검색

 - 검색 rawdata : {'_index': 'goods', '_type': 'string', '_id': 'RFJb-m4BtZiSNET_64uo', '_score': 0.87138504, '_source': {'goods_name': '맥북', 'price': 100000}}

results = es.search(index=index_name, body={'from':0, 'size':100, 'query':{'match':{'goods_name':'맥북'}}})
for result in results['hits']['hits']:
    print('score:', result['_score'], 'source:', result['_source'])

 9) 결과

 - 아래 결과는 새로 돌릴때 마다 바뀜...

score: 0.87138504 source: {'goods_name': '맥북', 'price': 100000}
score: 0.87138504 source: {'goods_name': '맥북', 'price': 100000}
score: 0.5754429 source: {'goods_name': '애플 맥북 프로', 'price': 3000000}
score: 0.2876821 source: {'goods_name': '맥북', 'price': 100000}

4. 참고문헌

 - 코드 참고