在今天的文章中，我来介绍如何在 Python 中使用 Analyzer。有关 Analtgcodeyzer 的文章，请参考 “Elastic：菜鸟上手指南” 中的 “中文分词器介绍” 部分介绍。

安装

我们首先来安装 Elastitgcodecsearch 及 Kibana。你可以参考“Elastic：tgcode菜鸟上手指南” 中的文章来安装 Elasticsearch 及 Kibana。你可以参考文章 “Elasticsearch：IK 中文分词器” 来安装 IK 中文分词器。千万要记得安装分词器后，要重新启动 Elasticsearch。

我们可以参考文章 “Elasticsearch：使用 Jupyter Notebook 创建 Python 应用导入 CSV 文件” 来设置自己的 Python 及 Jupyter 环境。

展示

我们首先创建一个叫做 analyzer 的 notebook。我们输入如下的代码：

try:
    from elasticsearch import Elasticsearch 
    
    print("All Modules Loaded ! ")
except Exception as e:
    print("Some Modules are Missing {}".format(e))

关于 Elasticsearch 自带的analyzer 的描述可以在官方文档 https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/master/analysis-analyzers.html

我们接下来创建和 Elasticsearch 的连接：

def connect_elasticsearch():
    es = None
    es = Elasticsearch([{'host': 'localhost', 'port': 9200}])
    if es.ping():
        print('Yupiee  Connected ')
    else:
        print('Awww it could not connect!')
    return es
es = connect_elasticsearch()
es.ping()

我们尝试各种 built-in 的 analyzer：

analyzers = {"standard", "simple", "whitespace", "stop", "keyword", "pattern", "fingerprint"}
for analyzer in analyzers:
    res = es.indices.analyze(body={
        "analyzer": analyzer,
        "text": "This is exactly what I want"
    })
    
    print("======", analyzer, "=======")
    for i in res['tokens']:
        print(i['token'])
    print("n")

我们来试一下中文的分词器：

es.indices.analyze(body= {
    "analyzer": "ik_smart",
    "text": "我爱北京天安门"
})

试一下 standard 分词器：

es.indices.analyze(body= {
    "analyzer": "standard",
    "text": "This is most wonderful career in my life"
})

body = {
    "settings": {
        "number_of_shards": 1,
        "number_of_replicas": 0
    },
    "mappings": {
        "properties": {
            "text": {
                "type": "text",
                "fields": {
                  "english": { 
                    "type":     "text",
                    "analyzer": "whitespace"
                  }
                }
            }
        }        
     }
}
# create index
es.indices.create(index="my_index", ignore=400, body=body)

在上面，我们创建一个索引。我们接下来使用索引中的 analyzer：

res = es.indices.analyze(index="my_index", body = {
  "field": "text.whitespace",
  "text": "The quick Brown Foxes   ."
})
for i in res['tokens']:
    print(i['token'])