本文首发于公众号：Hunter后端原文链接：Python连接es笔记二之查询方式汇总

上一节除了介绍使用 Python 连接 es，还有最简单的 query() 方法，这一节介绍一下几种其他的查询方式。

以下是本篇笔记目录：

(资料图)

在上一节中介绍了 query() 的一个简单示例，如下：

s = Search(using="default").index("exam")s = s.query("match", name="张三丰")

query() 中接受两个参数，第一个是字段查询的方式，比如这里是 match，也可以是 term，这个依照查询的目的来替换。

第二个则是查询的字段与值，比如这里是查询的 name 字段为 "张三丰" 的数据。

如果是有多个条件，比如 name="张三丰"，address="中国" 的数据，这里的 = ，并非是完全等于的意思，而是会依照前面的查询方式，比如 match 或 term 进行类似的分词或者模糊搜索。

如果是上面多个条件的查询，可以直接在后面加上类似的 query()：

s = s.query("match", name="张三丰").query("match", address="中国")

这两个 query() 通过链式操作连在一起转换成 es 语句就是使用 must 将多条件连接在一起，我们可以使用 to_dict() 方式来查看：

s.to_dict()# {"query": {"bool": {"must": [{"match": {"name": "张三丰"}}, {"match": {"address": "中国"}}]}}}

如果看过之前我写过的 Django 系列笔记，应该记得在 Django 里也有个 Q() 方法的查询，和这里的一样，也是用于条件的联合，与或非条件都可以实现。

引入方式如下：

from elasticsearch_dsl import Q

但是如果是在 Django 中使用 es 的连接，也是同样使用 Q() 方法，我们可以使用 as 来区分，这里我们对于 es 的 Q() 方法可以使用 ES_Q() 来区分：

from elasticsearch_dsl import Q as ES_Q

单个条件的使用 Q() 如下：

s = s.query(ES_Q("match", name="张三丰"))

如下使用 dict 形式的操作也是等效的：

s = s.query(ES_Q({"match": {"name": "张三丰"}}))

对于这两个条件，如果想要实现它们的与操作：

q1 = ES_Q("match", name="张三丰")q2 = ES_Q("match", address="中国")

可以如下实现：

s = s.query(q1 & q2)

如果是想实现上面的或操作，可以如下：

s = s.query(q1 | q2)

如果是想取反，直接在条件前加一个 ~即可：

q1 = ~ES_Q("match", name="张三丰")s = s.query(q1)

如果是搜索多字段，可以如下操作：

q = ES_Q("multi_match", query="中国 张三丰", fields=["name", "address"])s = s.query(q)

对于 es 中 text 字段，前面我们介绍过 .keyword的查询方式，是将 text 字段作为一个整体进行查询，在 ES_Q() 中，以下两种操作是等效的：

q = ES_Q({"term": {"address.keyword": "中国湖北省"}})q = ES_Q("term", address__keyword="中国湖北省")

在 es 中的 filter 操作，在 Python 中是一个 filter() 函数，可以直接使用：

q = ES_Q("term", name="张三丰")s = s.filter(q)

实现大小于的操作示例如下：

q = ES_Q({"range": {"age": {"gte": 21}}})s = s.query(q)

如果是想取反，除了使用 ~Q()，还可以直接使用 exclude() 函数，这个和 Django 里的操作也是一样的：

q = ES_Q("term", name="张三丰")s = s.exclude(q)

如果是想对返回的结果进行排序操作，直接使用 .sort() 方法。

比如想对 age 字段排序，正序返回数据，可如下操作：

s = s.sort("age")

如果是想倒序返回，可以如下操作：

s = s.sort("-age")

多字段排序直接在后面跟上就行：

s = s.sort("-age", "name")

Python 连接 es 进行分页，可以直接使用 Python 里的切片操作，比如：

s = s[5:10]

我们可以通过 source() 方法指定返回的字段：

s = s.source(["name", "address"])

source() 方法还可以接受 includes 和 excludes 参数来指定返回的字段或者不返回的字段，这个和 es 的原生处理方式是一致的：

s = s.source(    includes=["address"],    excludes=["name"])

extra() 函数接受一些查询的额外属性，比如 size 参数决定返回条数，比如 from 参数可以决定从第几条数据开始返回，sort 参数决定排序方式，以及 _source 参数决定返回的字段。

比如我们想要返回的数据从第 2 条数据开始，返回两条，按照 name 字段进行排序，只返回 name 和 _id 字段，可以如下操作：

s = Search(using="default").index("exam")s = s.extra(    sort="name",    _source=["name"],    **{        "from": 1,        "size": 2    })response = s.execute()

前面介绍过获取符合条件的总数，可以通过 response.hits.total.value 的方式获得，其实对于 Search()，可以直接使用 count() 函数：

count = s.count()

如果我们想直接运行 kibana 里执行的命令，可以使用 from_dict() 函数，比如：

s = s.from_dict(  {    "query": {      "term": {        "name": {          "value": "张三丰"        }      }    }  })

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