当前位置: 首页 > news >正文

python借助elasticsearch实现标签匹配计数

给定一组标签 [{“tag_id”: “1”, “value”: “西瓜”}, {“tag_id”: “1”, “value”: “苹果”}],我想精准匹配到现有的标签库中存在的标签并记录匹配成功的数量。

标签id(tag_id)标签名(tag_name)标签值(tag_name )
1水果西瓜
1水果苹果
1水果橙子
2动物老虎

这个步骤需要sql中的and操作,即:

es中的must条件

{"query": {"bool": {"must": [{"term": {"条件1":  "ok"}},{"term": {"条件2":  123}}]}}
}

要同时满足条件1,条件2这个查询才会有结果。里面的term表示精准查询。

这个步骤需要sql中的or操作,即:

es中的should条件

{"query": {"bool": {"should": [{"match": {"条件1": "ok"}},{"match": {"条件2": "666"}}]}}
}

满足条件1,条件2任意一个查询都会有结果。里面的match表示模糊查询。

查询

我需要查询给定这组标签 [{“tag_id”: “1”, “value”: “西瓜”}, {“tag_id”: “1”, “value”: “苹果”}],在现有的标签库出现的次数,这既需要tag_id和value的and关系,又需要外层的or关系,查询的语句如下

    
# 执行查询
query_terms = [{"tag_id": "1", "value": "西瓜"}, {"tag_id": "1", "value": "苹果"}]
query = {"query": {"bool": {"should": [{"bool": {"must": [{"term": {"value":  term['value']}},{"term": {"tag_id":  term['tag_id']}}]}} for term in query_terms]}}
}

查库结果


# 执行查询并输出结果
search_result = es.search(index=index_name, body=query)
num_matches = search_result["hits"]["total"]["value"]  
print(num_matches)if search_result["hits"]["total"]["value"] == 0:print("没有匹配的结果。查询条件:", query_terms)
else:print("查询结果:")for hit in search_result["hits"]["hits"]:print("ID:", hit["_id"], "Score:", hit["_score"], "Data:", hit["_source"])

相关文章:

python借助elasticsearch实现标签匹配计数

给定一组标签 [{“tag_id”: “1”, “value”: “西瓜”}, {“tag_id”: “1”, “value”: “苹果”}],我想精准匹配到现有的标签库中存在的标签并记录匹配成功的数量。 标签id(tag_id)标签名(tag_name)标签值(tag_name )1水果西瓜1水果苹果1水果橙子2动物老虎 …...

Yolo-world+Python-OpenCV之摄像头视频实时目标检测

上一次介绍了如何使用最基本的 Yolo-word来做检测,现在我们在加opencv来做个实时检测的例子 基本思路 1、读取离线视频流 2、将视频帧给yolo识别 3、根据识别结果 对视频进行绘制边框、加文字之类的 完整代码如下: import datetimefrom ultralytics …...

vue-treeselect 的基本使用

vue-treeselect 的基本使用 1. 效果展示2. 安装 插件3. 引入组件4. 代码 1. 效果展示 2. 安装 插件 vue-treeselect是一个树形的下拉菜单,至于到底有多少节点那就要看你的数据源有多少层了,挺方便的。下面这个这个不用多说吧,下载依赖 npm in…...

Vue(二)

文章目录 1.条件渲染1.关于js中的false的判定2.基本介绍3.v-if1.需求分析2.代码实例 4.v-show实现5.v-if与v-show比较6.课后练习 2.列表渲染1.代码实例2.课后练习 3.组件化编程1.基本介绍2.实现方式一_普通方式2.实现方式二_全局组件方式3.实现方式三_局部组件方式 4.生命周期和…...

Python基于深度学习的车辆特征分析系统

博主介绍:✌程序员徐师兄、7年大厂程序员经历。全网粉丝12w、csdn博客专家、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和毕业项目实战✌ 🍅文末获取源码联系🍅 👇🏻 精彩专栏推荐订阅👇…...

推理还原的干货

故事的递进还原 从下层故事到上层故事 设定还原 还原的逻辑 隐藏信息拼凑、因果导致果推因、规则还原现象 设计思路: 真解答 真解答的关键信息 推理逻辑链 哪些环节可以被误导 如何把关键信息变成伪解答 解释变形信息 给出识别变形信息的方法或线索 其实看似一个…...

【Redis 神秘大陆】006 灾备方案

六、Redis 灾备方案 6.1 存储方案 6.1.1 基础对比 RDB持久化AOF持久化原理周期性fork子进程生成持久化文件每次写入记录命令日志文件类型二进制dump快照文件文本appendonly日志文件触发条件默认超过300s间隔且有1s内超过1kb数据变更永久性每秒fsync一次文件位置配置文件中指…...

【Java基础】17.异常处理

文章目录 前言一、异常的概念1.异常的3种类型2.支持异常处理的关键字和类 二、Exception 类的层次三、内置异常类1.非检查性异常2.检查性异常类 四、异常处理1.捕获异常2.多重捕获块3.throws/throw 关键字1.throw 关键字2.throws 关键字 3.finally关键字 五、编译时异常处理方式…...

【python】flask结合SQLAlchemy,在视图函数中实现对数据库的增删改查

✨✨ 欢迎大家来到景天科技苑✨✨ 🎈🎈 养成好习惯,先赞后看哦~🎈🎈 🏆 作者简介:景天科技苑 🏆《头衔》:大厂架构师,华为云开发者社区专家博主,…...

APIGateway的认证

APIGateway的支持的认证如下: 我们从表格中可以看到,HTTP API 不支持资源策略的功能,另外是通过JWT的方式集成Cognito的。 对于REST API则是没有显示说明支持JWT认证,这个我们可以通过Lambda 自定义的方式来实现。 所以按照这个…...

MacOS Github Push项目 精简版步骤

大白菜教程:小白菜 macOS github提交代码-CSDN博客 步骤1:git init步骤2: touch .gitignore 创建ignore文件 open .gitignore 打开ignore文件 编写ignore文件.idea/ 是文件夹的意思.git/ 也是自动生成的文件夹 也不上传.DS_St…...

Eclipse的基本使用讲解(建项目,建包,建类,写代码(基本语法))新手入门必备

目录 一.介绍eclipse 二.操作Eclipse 1.选择工作空间 2.建项目,建包,建类 1.建项目(两种) 2.建包 3.建类 三.写代码(基本语法) 1.代码操作 2.代码规范 3.代码注释 一.介绍eclipse Eclipse 是一个开放源代码的、基于Java的可扩展开发平台。就其…...

3D模型处理的并行化

今天我们将讨论如何使用 Python 多进程来处理大量3D数据。 我将讲述一些可能在手册中找到的一般信息,并分享我发现的一些小技巧,例如将 tqdm 与多处理 imap 结合使用以及并行处理存档。 那么我们为什么要诉诸并行计算呢? 使用数据有时会出现…...

盲人安全导航技巧:科技赋能让出行更自如

作为一名资深记者,长期关注并报道无障碍领域的发展动态。今日,我将聚焦盲人安全导航技巧,探讨这一主题下科技如何赋能视障人士实现更为安全、独立的出行。一款融合了实时避障、拍照识别物体及场景功能的盲人出行辅助应用叫做蝙蝠避障&#xf…...

问,由于java存在性能上,以及部分功能上的缺点,请问如何正确使用C,C++,Go,这三个语言,提升Java Web项目的性能?

拓展阅读:版本任你发,我用java8 我明白Java虽然在许多方面表现出色,但在某些特定场景下可能会遇到性能瓶颈或功能限制。为了提升Java Web项目的性能,可以考虑将C、C和Go这三种语言用于特定的组件或服务。以下是如何正确使用这些语…...

【信号与系统 - 9】傅里叶变换的性质习题

1 习题 已知 f ( t ) f(t) f(t) 的傅里叶变换为 F ( j w ) F(jw) F(jw) ,求如下信号的傅里叶变换 (1) t ⋅ f ( 3 t ) t\cdot f(3t) t⋅f(3t) 解: f ( 3 t ) ↔ 1 3 F ( j w 3 ) f(3t)\leftrightarrow \frac{1}{3}F(j\frac{w}…...

C#探索之路基础夯实篇(5):语法糖概念解析

C#探索之路基础夯实篇(5):语法糖概念解析 文章目录 C#探索之路基础夯实篇(5):语法糖概念解析1、概念定义2、Lua中的语法糖3、C#中的语法糖4、C中的语法糖5、优缺点辨析6、适用范围7、总结 从之前一开始接触lua的时候开始,开始第一次接触到语法…...

SeaTunnel 与 DataX 、Sqoop、Flume、Flink CDC 对比

产品概述 Apache SeaTunnel 是一个非常易用的超高性能分布式数据集成产品,支持海量数据的离线及实时同步。每天可稳定高效同步万亿级数据,已应用于数百家企业生产,也是首个由国人主导贡献到 Apache 基金会的数据集成顶级项目。 SeaTunnel 主要解决数据集成领域的常见问题:…...

深入理解汇编:平栈、CALL和RET指令详解

​视频学习下载地址:​​https://pan.quark.cn/s/04e6946a803a​​ 汇编语言以其接近硬件的特性和高效的执行速度,在系统编程、性能优化和逆向工程中占有不可或缺的地位。本文将深入探讨汇编语言中的平栈操作以及​​CALL​​​和​​RET​​指令&#…...

DP4 最小花费爬楼梯

原题链接:最小花费爬楼梯_牛客题霸_牛客网 目录 1. 题目描述 2. 思路分析 3. 代码实现 1. 题目描述 2. 思路分析 dp。 开一个dp数组和a数组。dp[i]表示在当前这一格所需要的费用,a数组其实就是题目中的cost数组。 因为最后要求到顶楼的最低费用&a…...

SpringBoot多环境配置全解+配置优先级管控

企业级SpringBoot项目开发流程分为开发环境、测试环境、预发布环境、生产环境四大核心场景,不同环境数据库连接地址、端口号、日志级别、接口域名、加密密钥、线程池参数等配置完全不同。若所有环境共用一套配置,每次环境切换手动修改配置参数&#xff0…...

5分钟掌握猫抓浏览器扩展:免费视频下载和媒体嗅探终极指南

5分钟掌握猫抓浏览器扩展:免费视频下载和媒体嗅探终极指南 【免费下载链接】cat-catch 猫抓 浏览器资源嗅探扩展 / cat-catch Browser Resource Sniffing Extension 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ca/cat-catch 猫抓(cat-catch)是一款专业的…...

weave-compose实战:用Docker Compose语法轻松构建多主机容器集群

1. 项目概述与核心价值最近在折腾容器编排,特别是想找一个比Kubernetes更轻量、更贴近Docker原生体验的方案。在GitHub上闲逛时,发现了Adityaraj0421/weave-compose这个项目。乍一看名字,以为是Docker Compose的某个魔改版,但深入…...

自签名证书

证书生成私钥openssl genrsa -out localhost.key 2048生成自签名证书openssl req -new -x509 -key localhost.key -out localhost.crt -days 365 \-subj "/CNlocalhost" \-addext "subjectAltNameDNS:localhost,IP:127.0.0.1,IP:::1"...

GeoJSON.io:3分钟创建专业地图,地理数据可视化从未如此简单

GeoJSON.io:3分钟创建专业地图,地理数据可视化从未如此简单 【免费下载链接】geojson.io A quick, simple tool for creating, viewing, and sharing spatial data 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ge/geojson.io 你是否曾经需要在地图…...

【独家首发】DeepSeek-V2模型GPU利用率可视化方案:仅需3个自定义Metrics,告别盲调参数

更多请点击: https://intelliparadigm.com 第一章:DeepSeek Grafana可视化 DeepSeek 是一款高性能、低延迟的开源时序数据引擎,其原生支持 Prometheus 兼容指标暴露。将 DeepSeek 与 Grafana 集成,可实现对模型推理吞吐、GPU 显存…...

光耦LED寿命评估与可靠性设计实践

1. 光耦LED寿命评估的核心价值 在工业自动化控制系统中,我曾亲眼目睹一个价值数百万的生产线因为光耦器件失效导致整个控制系统误动作。故障排查时发现,正是光耦内部的LED光源经过5年连续工作后出现严重光衰,使得信号传输出现错误。这个教训让…...

AMD APU异构计算与能效优化技术解析

1. 异构计算时代的能效革命:AMD APU技术深度解析 在半导体行业摸爬滚打十几年,我亲眼见证了处理器能效比从单纯依赖制程进步到架构创新的转变。2014年AMD提出的25x20计划(到2020年实现APU能效提升25倍)曾被视为天方夜谭&#xff0…...

ARM架构浮点运算与FPEXC/FPSCR寄存器详解

1. ARM架构浮点运算基础在嵌入式系统和移动计算领域,ARM处理器凭借其高效的能耗比占据主导地位。浮点运算作为科学计算、图形处理和机器学习的基础,其性能直接影响着整个系统的表现。ARM架构通过专门的浮点运算单元和配套的寄存器系统,为开发…...

免费抠图软件一键抠图无水印有哪些?2026年最实用工具对比测试

最近很多粉丝问我,有没有真正免费、无水印、操作简单的抠图软件?说实话,市面上的抠图工具五花八门,但真正好用的没几个。我这次花了不少时间测试了十多款抠图软件,今天就把我的真实体验分享给大家。为什么你需要一个好…...