用于ElasticSearch的Django QuerySets类实现
pyeqs的Python项目详细描述
#派克斯[！[生成状态]（https://travis-ci.org/Yipit/pyeqs.svg?branch=master)](https://travis-ci.org/Yipit/pyeqs）[！[覆盖状态]（https://coveralls.io/repos/Yipit/pyeqs/badge.png)](https://coveralls.io/r/Yipit/pyeqs）
####python elasticsearch查询集
一个python库，用于简化构建复杂的elasticsearch json查询。基于django queryset api，由[官方python elasticsearch库]（https://github.com/elasticsearch/elasticsearch-py）支持。支持弹性搜索1.0+。
这是试图提供一个django querysets用户熟悉的接口。由于后端的不同，无法镜像QuerySet API并保持完整的搜索功能。使用此库时请注意，接口可能没有相同的权衡和注意事项。
####当前发展状况
目前prev1.0，因此没有锁定api。这个项目的目标是一旦达到一个稳定的api，就遵循[语义版本控制]（http://semver.org/）。当后端elasticsearch py库将其版本锁定到elasticsearch版本时，可能会出现问题。
##安装
`bash pip install pyeqs `
##用法
查看[api引用]（https://github.com/Yipit/pyeqs/blob/master/API_REFERENCE.md）以获取示例。
##备选方案
####Python *[elasticutils]（http://elasticutils.readthedocs.org/en/latest/）：mozilla的库使用一种利用内置的&；、和~构造查询的语法。 *[elasticsearch dsl py]（https://github.com/elasticsearch/elasticsearch-dsl-py）：一个由elasticsearch创建的库，它与elasticutils相似且兼容。 *[django haystack]（https://github.com/toastdriven/django-haystack）：一个库，它包装多个搜索后端，并将它们显示在与django模型相同的界面中。以我的经验，这是一个非常多功能的解决方案，很难直接操作elasticsearch，但当您需要特性集时，这是非常棒的。
####红宝石 *[plunk]（https://github.com/elbii/plunk）：一个ruby库，允许您为比简单的“查询字符串”请求更强大的查询编写字符串
####哈斯克尔 *[bloodhound]（https://github.com/bitemyapp/bloodhound/）：一个基本的elasticsearch客户端，它还能够利用语言的内置操作符来构造查询。
####Perl语言 *[elasticsearch：：searchbuilder]（https://metapan.org/pod/elasticsearch：：searchbuilder）：一个elasticsearch客户端，用于帮助构建复杂的查询和过滤器。
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](https://travis-ci.org/Yipit/pyeqs){kind=link}
](https://coveralls.io/r/Yipit/pyeqs){kind=link}