# 官方提供的：Elasticsearch
# pip install elasticsearch
# GUI：pyhon能做圖形化界面編程嗎？
	-Tkinter
  -pyqt
# 使用（查詢(xún)是重點(diǎn)）
# pip3 install elasticsearch
https://github.com/elastic/elasticsearch-py
from elasticsearch import Elasticsearch
obj = Elasticsearch(['127.0.0.1:9200','192.168.1.1:9200','192.168.1.2:9200'],)
# 創(chuàng)建索引（Index）
# body:用來(lái)干什么？mapping：{},setting:{}
# result = obj.indices.create(index='user',ignore=400)
# print(result)
# 刪除索引
# result = obj.indices.delete(index='user', ignore=[400, 404])
# 插入和查詢(xún)數(shù)據(jù)（文檔的增刪查改），是最重要
# 插入數(shù)據(jù)
# POST news/politics/1
# {'userid': '1', 'username': 'lqz','password':'123'}
# data = {'userid': '1', 'username': 'lqz','password':'123'}
# result = obj.create(index='news', doc_type='politics', id=1, body=data)
# print(result)
# 更新數(shù)據(jù)
'''
不用doc包裹會(huì)報(bào)錯(cuò)
ActionRequestValidationException[Validation Failed: 1: script or doc is missing
'''
# data ={'doc':{'userid': '1', 'username': 'lqz','password':'123ee','test':'test'}}
# result = obj.update(index='news', doc_type='politics', body=data, id=1)
# print(result)
# 刪除數(shù)據(jù)
# result = obj.delete(index='news', doc_type='politics', id=1)
# 查詢(xún)
# 查找所有文檔
# query = {'query': {'match_all': {}}}
#  查找名字叫做jack的所有文檔
# query = {'query': {'match': {'desc': '嬌憨可愛(ài)'}}}
# query = {'query': {'term': {'from': 'sheng'}}}
query = {'query': {'term': {'name': '娘子'}}}
# term和match的區(qū)別
# term是短語(yǔ)查詢(xún)，不會(huì)對(duì)term的東西進(jìn)行分詞
# match 會(huì)多match的東西進(jìn)行分詞，再去查詢(xún)
# 查找年齡大于11的所有文檔
# allDoc = obj.search(index='lqz', doc_type='doc', body=query)
allDoc = obj.search(index='lqz', doc_type='doc', body=query)
print(allDoc)
import json
print(json.dumps(allDoc))
# print(allDoc['hits']['hits'][0]['_source'])
# 如何集成到django項(xiàng)目中：創(chuàng)建索引，提前創(chuàng)建好就行了
# 插入數(shù)據(jù)，查詢(xún)數(shù)據(jù)，修改數(shù)據(jù)
# query = {'query': {'term': {'name': '娘子'}}}
# allDoc = obj.search(index='lqz', doc_type='doc', body=query)
# json格式直接返回
# saas ：軟件即服務(wù)，不是用人家服務(wù)，而是寫(xiě)服務(wù)給別人用----》正常的開(kāi)發(fā)
# 輿情監(jiān)測(cè)系統(tǒng)：（爬蟲(chóng)）
# 只監(jiān)控微博---》宜家：微博，百度貼吧，上市公司
# 公安：負(fù)面的，---》追蹤到哪個(gè)用戶(hù)發(fā)的---》找上門(mén)了
# qq群，微信群----》輿情監(jiān)控（第三方做不了，騰訊出的輿情監(jiān)控，第三方機(jī)構(gòu)跟騰訊合作，騰訊提供接口，第三方公司做）
# 平臺(tái)開(kāi)發(fā)出來(lái)，別人買(mǎi)服務(wù)---》買(mǎi)一年的微博關(guān)鍵字監(jiān)控

# 第二種使用方式
# https://github.com/elastic/elasticsearch-dsl-py
# pip3 install elasticsearch-dsl
from datetime import datetime
from elasticsearch_dsl import Document, Date, Nested, Boolean,analyzer, InnerDoc, Completion, Keyword, Text,Integer
from elasticsearch_dsl.connections import connections
connections.create_connection(hosts=["localhost"])
class Article(Document):
    title = Text(analyzer='ik_max_word', search_analyzer="ik_max_word", fields={'title': Keyword()})
    author = Text()
    class Index:
        name = 'myindex'  # 索引名
    def save(self, ** kwargs):
        return super(Article, self).save(** kwargs)
if __name__ == '__main__':
    # Article.init()  # 創(chuàng)建映射
    # 保存數(shù)據(jù)
    # article = Article()
    # article.title = "測(cè)試數(shù)據(jù)"
    # article.author = "egon"
    # article.save()  # 數(shù)據(jù)就保存了
    #查詢(xún)數(shù)據(jù)
    # s=Article.search()
    # s = s.filter('match', title="測(cè)試")
    # results = s.execute()
    # # 類(lèi)比queryset對(duì)象，列表中一個(gè)個(gè)對(duì)象
    # # es中叫Response，當(dāng)成一個(gè)列表，列表中放一個(gè)個(gè)對(duì)象
    # print(results)
    #刪除數(shù)據(jù)
    # s = Article.search()
    # s = s.filter('match', title="測(cè)試").delete()
    #修改數(shù)據(jù)
    s = Article().search()
    s = s.filter('match', title="測(cè)試")
    results = s.execute()
    print(results[0])
    results[0].title="xxx"
    results[0].save()
    # 其他操作，參見(jiàn)文檔

# 只要article表插入一條數(shù)據(jù)，就自動(dòng)同步到es中
# 第一種方案：
	-每當(dāng)aritcle表插入一條數(shù)據(jù)（視圖類(lèi)中，Article.objects.create()，update）
  -往es中插入一條
  -缺陷：代碼耦合度高，改好多地方
# 第二種方案：
	-重寫(xiě)create方法，重寫(xiě)update方法
  -缺陷：同步操作---》es中插入必須返回結(jié)果才能繼續(xù)往下走
# 第三種方案：
	-用celery，做異步
  -缺陷：引入celery，還得有消息隊(duì)列。。。
# 第四種方案：（用的最多）
	-重寫(xiě)create方法，重寫(xiě)update方法，用信號(hào)存入，異步操作
  -缺陷：有代碼侵入
# 第五種方案：（項(xiàng)目不寫(xiě)代碼，自動(dòng)同步），第三方開(kāi)源的插件
	-https://github.com/siddontang/go-mysql-elasticsearch----go寫(xiě)
  -你可以用python重寫(xiě)一個(gè)，放到git上給別人用（讀了mysql的日志）
  -跟平臺(tái)無(wú)關(guān)，跟語(yǔ)言無(wú)關(guān)
  -如何使用：
  	-源碼下載---》交叉編譯---》可執(zhí)行文件--》運(yùn)行起來(lái)--》配置文件配好，就完事了
    # 配置文件
    [[source]]
    schema = "數(shù)據(jù)庫(kù)名"
    tables = ["article"]
    [[rule]]
    schema = "數(shù)據(jù)庫(kù)名"
    table = "表明"
    index = "索引名"
    type = "類(lèi)型名"
  # 缺陷：
  	-es跟mysql同步時(shí)，不希望把表所有字段都同步，mysql的多個(gè)表對(duì)著es的一個(gè)類(lèi)型
  # 話術(shù)升級(jí)：
  	-一開(kāi)始同步
    -用了開(kāi)源插件（讀取mysql日志，連接上es，進(jìn)行同步）
    -用信號(hào)自己寫(xiě)的
    -再高端：仿著他的邏輯，用python自己寫(xiě)的，----》（把這個(gè)東西開(kāi)源出來(lái)）

#1  只有5種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：
	-多種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：字符串，hash，列表，集合，有序集合
#2  單線程，速度為什么這么快？
  -本質(zhì)還是因?yàn)槭莾?nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)
  -epoll模型（io多路復(fù)用）
  -單線程，沒(méi)有線程，進(jìn)程間的通信
#3 linux上 安裝redis#下載
  https://redis.io/download/
  #解壓
  tar -xzf redis-5.0.7.tar.gz
  #建立軟連接
  ln -s redis-5.0.7 redis
  cd redis
  make&&make install
  # bin路徑下幾個(gè)命令：redis-cli,redis-server,redis-sentinel
  # 在任意位置能夠執(zhí)行redis-server 如何做？配置環(huán)境變量
#4  啟動(dòng)redis的三種方式
  	-方式一：(一般不用，沒(méi)有配置文件)
    	-redis-server
    -方式二：（用的也很少）
    	redis-serve --port 6380
    -方式三：（都用這種，配置文件）
    	daemonize yes #是否以守護(hù)進(jìn)程啟動(dòng)
      pidfile /var/run/redis.pid   #進(jìn)程號(hào)的位置，刪除
      port 6379    #端口號(hào)
      dir "/opt/soft/redis/data"  #工作目錄
      logfile 6379.log #日志位置  
      # 啟動(dòng)：redis-server redis.conf1
#5 客戶(hù)端連接
  redis-cli -h 127.0.0.1 -p 6379
#6 使用場(chǎng)景
  -看md文檔