客户端助手

您可以在这里找到一系列简单的辅助函数，它们抽象了原始 API 的一些具体细节。

批量助手

批量 API 有几个辅助函数，因为其对特定格式和其他考虑因素的要求，如果直接使用可能会很麻烦。

所有批量助手都接受一个 Elasticsearch 类的实例和一个可迭代的 action（任何可迭代对象，也可以是生成器，这在大多数情况下是理想的，因为它允许您索引大型数据集而无需将其加载到内存中）。对于异步 Python，请使用带有 async_ 前缀的批量助手，并将一个 AsyncElasticsearch 实例作为第一个参数传入。

可迭代对象 action 中的项应该是我们希望以多种格式索引的文档。最常见的一种与 search() 返回的格式相同，例如

		{
  '_index': 'index-name',
  '_id': 42,
  '_routing': 5,
  'pipeline': 'my-ingest-pipeline',
  '_source': {
    "title": "Hello World!",
    "body": "..."
  }
}
		
	

或者，如果 _source 不存在，它会从文档中弹出所有元数据字段，并将其余部分用作文档数据

		{
  "_id": 42,
  "_routing": 5,
  "title": "Hello World!",
  "body": "..."
}
		
	

bulk() API 接受 index、create、delete 和 update 操作。使用 _op_type 字段指定操作（_op_type 默认为 index）。

		{
  '_op_type': 'delete',
  '_index': 'index-name',
  '_id': 42,
}
{
  '_op_type': 'update',
  '_index': 'index-name',
  '_id': 42,
  'doc': {'question': 'The life, universe and everything.'}
}
		
	

扫描

在 scroll() API 之上的简单抽象——一个简单的迭代器，它按底层滚动请求返回的所有匹配项。

默认情况下，扫描不按任何预定顺序返回结果。要在滚动时让返回的文档具有标准顺序（无论是按分数还是显式排序定义），请使用 preserve_order=True。这可能是一个昂贵的操作，并且会抵消使用 scan 的性能优势。

标准 Python

		from elasticsearch.helpers import scan

es = Elasticsearch(hosts=['https://:9200'])

scan(
    es,
    query={"query": {"match": {"title": "python"}}},
    index="orders-*"
)
		
	

异步 Python

		from elasticsearch.helpers import async_scan

es = AsyncElasticsearch(hosts=['https://:9200'])

async def main():
    await async_scan(
        es,
        query={"query": {"match": {"title": "python"}}},
        index="orders-*"

asyncio.run(main())
		
	