Django Querysets式的Elasticsearch实现
项目描述
# PyEQS [](https://travis-ci.org/Yipit/pyeqs) [](https://coveralls.io/r/Yipit/pyeqs)
#### Python Elasticsearch QuerySets
一个用于简化构建复杂Elasticsearch JSON查询的Python库。基于Django QuerySet API，后端由[官方python elasticsearch库](https://github.com/elasticsearch/elasticsearch-py)支持。支持Elasticsearch 1.0+。
这是一个尝试为Django Querysets用户提供熟悉接口的尝试。由于后端的不同，无法完全复制Queryset API并保持完整的搜索功能。在使用此库时请注意，接口可能不具有相同的权衡和注意事项。
#### 当前开发状态
目前处于 v1.0 之前，因此API尚未锁定。该项目旨在一旦达到稳定的API就遵循[语义版本控制](http://semver.org/)。由于后端库 elasticsearch-py 锁定了其版本到 Elasticsearch 发布，可能会出现一些问题。
## 安装
`bash pip install pyeqs `
## 使用
查看[API参考](https://github.com/Yipit/pyeqs/blob/master/API_REFERENCE.md)获取示例。
## 替代方案
#### Python * [ElasticUtils](http://elasticutils.readthedocs.org/en/latest/): Mozilla 开发的一个库，利用内置的 &、| 和 ~ 语法构建查询。 * [Elasticsearch-dsl-py](https://github.com/elasticsearch/elasticsearch-dsl-py)：Elasticsearch 开发的一个库，与 ElasticUtils 类似且兼容。 * [Django-Haystack](https://github.com/toastdriven/django-haystack)：一个封装多个搜索引擎后端的库，以与 Django 模型相同的接口展示。在我的经验中，这是一个非常全面的一站式解决方案，虽然难以直接操作 Elasticsearch，但在需要功能集时非常出色。
#### Ruby * [Plunk](https://github.com/elbii/plunk)：一个 Ruby 库，允许您编写比简单的“查询字符串”请求更强大的查询。
#### Haskell * [Bloodhound](https://github.com/bitemyapp/bloodhound/)：一个基本的 Elasticsearch 客户端，同时也有利用语言内置操作符构建查询的能力。
#### Perl * [ElasticSearch::SearchBuilder](https://metacpan.org/pod/ElasticSearch::SearchBuilder)：一个 Elasticsearch 客户端，帮助构建复杂查询和过滤器。
pyeqs-0.13.1.tar.gz 的哈希值
| 算法 | 哈希摘要 | |
|---|---|---|
| SHA256 | d1678d01d2926fd4c93882f37b9ff5bce9308edf7941b86a7c5453900f115d47 |
|
| MD5 | 3fee6e2c4ee43a5886f455cde04c407f |
|
| BLAKE2b-256 | 5b1650d52ccb10b2ddefe60a3bd974a000de73637ffb1cda7f6b69c000522ce4 |
](https://travis-ci.org/Yipit/pyeqs.svg?branch=master)](https://travis-ci.org/Yipit/pyeqs){kind=link}
](https://coveralls.io/repos/Yipit/pyeqs/badge.png)](https://coveralls.io/r/Yipit/pyeqs){kind=link}