


Comment se connecter aux clusters AWS OpenSearch ou Elasticsearch à l'aide de Python
La connexion à un service OpenSearch (ES) exécuté sur AWS à l'aide de Python est pénible. La plupart des exemples que je trouve en ligne ne fonctionnent pas ou sont obsolètes, ce qui me laisse constamment résoudre les mêmes problèmes. Pour gagner du temps et éviter toute frustration, voici une collection d'extraits de code fonctionnels, mis à jour en décembre 2024.
- Connectez-vous à l'aide de la bibliothèque opensearch-py (OpenSearch ElasticSearch)
-
Connectez-vous à l'aide de la bibliothèque elasticsearch (ElasticSearch uniquement)
- elasticsearch>= 8
- elasticsearch
Connectez-vous à l'aide de la bibliothèque opensearch-py (OpenSearch ElasticSearch)
C'est mon moyen préféré de me connecter à une instance ES gérée par AWS. Cela fonctionne à la fois pour les clusters ElasticSearch et OpenSearch, et l'authentification peut tirer parti des profils AWS.
Installez opensearch-py et boto3 (pour l'authentification) :
pip install opensearch-py boto3
Au moment de la rédaction, cela installe opensearch-py==2.8.0 et boto3==1.35.81.
Maintenant, vous pouvez créer un client en utilisant ce qui suit :
import boto3 from opensearchpy import ( AWSV4SignerAuth, OpenSearch, RequestsHttpConnection, ) es_host = "search-my-aws-esdomain-5k2baneoyj4vywjseocultv2au.eu-central-1.es.amazonaws.com" aws_access_key = "AKIAXCUEGTAF3CV7GYKA" aws_secret_key = "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" region = "eu-central-1" # Note: you can also use boto3.Session(profile_name="my-profile") or other ways session = boto3.Session( aws_access_key_id=aws_access_key, aws_secret_access_key=aws_secret_key, region_name=region, ) client = OpenSearch( hosts=[{"host": es_host, "port": 443}], http_auth=AWSV4SignerAuth(session.get_credentials(), region, "es"), connection_class=RequestsHttpConnection, use_ssl=True, )
Notez que boto3.Session prend en charge différentes manières de créer une session : en utilisant un profil, des variables d'environnement, etc. Je vous laisse y jeter un œil !
Une fois que vous l'avez, vérifiez la connexion en utilisant :
client.ping() # should return True client.info() # use this to get a proper error message if ping fails
Pour vérifier les indices :
# List all indices client.cat.indices() client.indices.get("*") # Check the existence of an indice client.indices.exists("my-index")
Connectez-vous à l'aide de la bibliothèque elasticsearch (ElasticSearch uniquement)
? Cela ne fonctionne que pour les clusters ElasticSearch ! La connexion à un cluster OpenSearch augmente
UnsupportedProductError : Le client a remarqué que le serveur n'est pas Elasticsearch et nous ne prenons pas en charge ce produit inconnu
recherche élastique >= 8
La plupart des extraits font toujours référence à RequestsHttpConnection, une classe qui a été supprimée dans elasticsearch 8.X. Si vous recherchiez sur Google l'erreur Impossible d'importer le nom « RequestsHttpConnection » à partir de « elasticsearch », vous êtes au bon endroit !
Installez elasticsearch (cela devrait également installer elastic-transport) et request_aws4auth . Ce dernier, en fonction des requêtes, est requis pour gérer l'authentification auprès d'AWS :
pip install elasticsearch requests-aws4auth
Au moment de la rédaction, cela installe elastic-transport==8.15.1, elasticsearch==8.17.0 et requêtes-aws4auth==1.3.1.
Maintenant, vous pouvez créer un client en utilisant ce qui suit :
from elastic_transport import RequestsHttpNode from elasticsearch import Elasticsearch from requests_aws4auth import AWS4Auth es_endpoint = "search-my-aws-esdomain-5k2baneoyj4vywjseocultv2au.eu-central-1.es.amazonaws.com" aws_access_key = "AKIAXCUEGTAF3CV7GYKA" aws_secret_key = "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" region = "eu-central-1" es = Elasticsearch( f"https://{es_host}", http_auth=AWS4Auth( aws_access_key, aws_secret_key, region, "es", ), verify_certs=True, node_class=RequestsHttpNode, )
Une fois que vous l'avez, vérifiez la connexion en utilisant :
es.ping() # should return True es.info() # use this to get a proper error message if ping fails
recherche élastique
Si vous êtes encore sur une ancienne version d'elasticsearch :
pip install "elasticsearch <p>Actuellement elasticsearch==7.17.12, requêtes-aws4auth==1.3.1.</p> <p>Maintenant, vous pouvez créer un client en utilisant ce qui suit :<br> </p><pre class="brush:php;toolbar:false">pip install opensearch-py boto3
Vérifiez la connexion :
import boto3 from opensearchpy import ( AWSV4SignerAuth, OpenSearch, RequestsHttpConnection, ) es_host = "search-my-aws-esdomain-5k2baneoyj4vywjseocultv2au.eu-central-1.es.amazonaws.com" aws_access_key = "AKIAXCUEGTAF3CV7GYKA" aws_secret_key = "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" region = "eu-central-1" # Note: you can also use boto3.Session(profile_name="my-profile") or other ways session = boto3.Session( aws_access_key_id=aws_access_key, aws_secret_access_key=aws_secret_key, region_name=region, ) client = OpenSearch( hosts=[{"host": es_host, "port": 443}], http_auth=AWSV4SignerAuth(session.get_credentials(), region, "es"), connection_class=RequestsHttpConnection, use_ssl=True, )
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Python convient à la science des données, au développement Web et aux tâches d'automatisation, tandis que C convient à la programmation système, au développement de jeux et aux systèmes intégrés. Python est connu pour sa simplicité et son écosystème puissant, tandis que C est connu pour ses capacités de contrôle élevées et sous-jacentes.

Vous pouvez apprendre les concepts de programmation de base et les compétences de Python dans les 2 heures. 1. Apprenez les variables et les types de données, 2. Flux de contrôle maître (instructions et boucles conditionnelles), 3. Comprenez la définition et l'utilisation des fonctions, 4. Démarrez rapidement avec la programmation Python via des exemples simples et des extraits de code.

Python est largement utilisé dans les domaines du développement Web, de la science des données, de l'apprentissage automatique, de l'automatisation et des scripts. 1) Dans le développement Web, les cadres Django et Flask simplifient le processus de développement. 2) Dans les domaines de la science des données et de l'apprentissage automatique, les bibliothèques Numpy, Pandas, Scikit-Learn et Tensorflow fournissent un fort soutien. 3) En termes d'automatisation et de script, Python convient aux tâches telles que les tests automatisés et la gestion du système.

Vous pouvez apprendre les bases de Python dans les deux heures. 1. Apprenez les variables et les types de données, 2. Structures de contrôle maître telles que si les instructions et les boucles, 3. Comprenez la définition et l'utilisation des fonctions. Ceux-ci vous aideront à commencer à écrire des programmes Python simples.

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