Python을 사용하여 AWS OpenSearch 또는 Elasticsearch 클러스터에 연결하는 방법
Python을 사용하여 AWS에서 실행되는 OpenSearch(ES) 서비스에 연결하는 것은 쉽지 않습니다. 온라인에서 찾은 대부분의 예는 작동하지 않거나 오래되어 동일한 문제를 지속적으로 해결하게 되었습니다. 시간과 불편함을 줄이기 위해 2024년 12월 기준 최신 작동 코드 조각 모음을 소개합니다.
- opensearch-py 라이브러리(OpenSearch ElasticSearch)를 사용하여 연결
-
elasticsearch 라이브러리를 사용하여 연결(ElasticSearch에만 해당)
- elasticsearch >= 8
- 탄성 검색 < 8
opensearch-py 라이브러리(OpenSearch ElasticSearch)를 사용하여 연결
이것은 AWS에서 관리하는 ES 인스턴스에 연결할 때 제가 선호하는 방법입니다. ElasticSearch 및 OpenSearch 클러스터 모두에서 작동하며 인증은 AWS 프로필을 활용할 수 있습니다.
opensearch-py 및 boto3 설치(인증용):
pip install opensearch-py boto3
작성 시점에는 opensearch-py==2.8.0 및 boto3==1.35.81이 설치되어 있습니다.
이제 다음을 사용하여 클라이언트를 생성할 수 있습니다.
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, )
boto3.Session은 프로필, 환경 변수 등을 사용하여 세션을 생성하는 다양한 방법을 지원합니다. 확인해보도록 할게요!
다운받은 후 다음을 사용하여 연결을 확인하세요.
client.ping() # should return True client.info() # use this to get a proper error message if ping fails
색인을 확인하려면:
# List all indices client.cat.indices() client.indices.get("*") # Check the existence of an indice client.indices.exists("my-index")
elasticsearch 라이브러리를 사용하여 연결(ElasticSearch에만 해당)
? 이는 ElasticSearch 클러스터에서만 작동합니다! OpenSearch 클러스터에 연결하면
UnsupportedProductError: 클라이언트가 서버가 Elasticsearch가 아니며 우리가 이 알 수 없는 제품을 지원하지 않는다는 것을 발견했습니다.
탄성 검색 >= 8
대부분의 스니펫은 여전히 Elasticsearch 8.X에서 제거된 클래스인 RequestsHttpConnection을 참조하고 있습니다. 'elasticsearch'에서 'RequestsHttpConnection' 이름을 가져올 수 없다는 오류에 대해 인터넷 검색 중이라면 올바른 위치에 있습니다!
elasticsearch를 설치하고(elastic-transport도 설치해야 함), request_aws4auth 를 설치합니다. 요청에 따라 후자는 AWS에 대한 인증을 처리하는 데 필요합니다.
pip install elasticsearch requests-aws4auth
이 글을 쓰는 시점에는 elastic-transport==8.15.1, elasticsearch==8.17.0 및 요청-aws4auth==1.3.1이 설치됩니다.
이제 다음을 사용하여 클라이언트를 생성할 수 있습니다.
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, )
다운받은 후 다음을 사용하여 연결을 확인하세요.
es.ping() # should return True es.info() # use this to get a proper error message if ping fails
엘라스틱서치 < 8
아직 이전 버전의 Elasticsearch를 사용하고 계시다면:
pip install "elasticsearch<8" requests-aws4auth
현재 elasticsearch==7.17.12, 요청-aws4auth==1.3.1.
이제 다음을 사용하여 클라이언트를 생성할 수 있습니다.
pip install opensearch-py boto3
연결 확인:
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, )
위 내용은 Python을 사용하여 AWS OpenSearch 또는 Elasticsearch 클러스터에 연결하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 작업에 적합한 반면 C는 시스템 프로그래밍, 게임 개발 및 임베디드 시스템에 적합합니다. Python은 단순성과 강력한 생태계로 유명하며 C는 고성능 및 기본 제어 기능으로 유명합니다.

2 시간 이내에 파이썬의 기본 사항을 배울 수 있습니다. 1. 변수 및 데이터 유형을 배우십시오. 이를 통해 간단한 파이썬 프로그램 작성을 시작하는 데 도움이됩니다.

2 시간 이내에 Python의 기본 프로그래밍 개념과 기술을 배울 수 있습니다. 1. 변수 및 데이터 유형을 배우기, 2. 마스터 제어 흐름 (조건부 명세서 및 루프), 3. 기능의 정의 및 사용을 이해하십시오. 4. 간단한 예제 및 코드 스 니펫을 통해 Python 프로그래밍을 신속하게 시작하십시오.

Python은 게임 및 GUI 개발에서 탁월합니다. 1) 게임 개발은 Pygame을 사용하여 드로잉, 오디오 및 기타 기능을 제공하며 2D 게임을 만드는 데 적합합니다. 2) GUI 개발은 Tkinter 또는 PYQT를 선택할 수 있습니다. Tkinter는 간단하고 사용하기 쉽고 PYQT는 풍부한 기능을 가지고 있으며 전문 개발에 적합합니다.

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 웹 개발, 데이터 과학, 기계 학습, 자동화 및 스크립팅 분야에서 널리 사용됩니다. 1) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 개발 프로세스를 단순화합니다. 2) 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 Numpy, Pandas, Scikit-Learn 및 Tensorflow 라이브러리는 강력한 지원을 제공합니다. 3) 자동화 및 스크립팅 측면에서 Python은 자동화 된 테스트 및 시스템 관리와 같은 작업에 적합합니다.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.
