1. Description de Elasticsearch
Elasticsearch est un moteur de recherche distribué open source, conçu pour stocker, rechercher et analyser de grandes quantités de données en temps réel. Il est basé sur la bibliothèque Apache Lucene et offre une API RESTful pour interagir avec les données. Elasticsearch est utilisé dans de nombreux cas d', tels que la recherche de texte intégral, la surveillance des journaux, l'analyse de données en temps réel, la recherche de produits, et bien plus encore.
2. Installation & usage de la bibliothèque Elasticsearch
Pour utiliser Elasticsearch en Python, nous avons besoin d'installer la bibliothèque Python Elasticsearch:
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pip install elasticsearch |
Voici un exemple simple de code Python qui illustre comment utiliser Elasticsearch pour stocker et récupérer des données :
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from elasticsearch import Elasticsearch # Créer une instance Elasticsearch es = Elasticsearch() # Créer un index es.indices.create(index='mon_index', ignore=400) # Ajouter un document doc = { 'nom': 'Jean', 'age': 25, 'ville': 'Paris' } es.index(index='mon_index', id=1, body=doc) # Récupérer un document res = es.get(index='mon_index', id=1) print(res['_source']) |
Dans cet exemple, nous avons créé une instance Elasticsearch, créé un index appelé "mon_index", ajouté un document contenant des informations sur une personne, puis récupéré ce document à l'aide de son ID. La sortie du code devrait être :
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{'nom': 'Jean', 'age': 25, 'ville': 'Paris'} |
Cet exemple est bien sûr très simple et Elasticsearch offre une multitude d'options pour effectuer des requêtes plus complexes, filtrer les résultats, agréger les données, et bien plus encore. Il est également possible d'utiliser des outils de visualisation tels que Kibana pour explorer et visualiser les données stockées dans Elasticsearch.
Younes Derfoufi
CRMEF OUJDA
