python 实现提取某个索引中某个时间段的数据方法

yipeiwu_com5年前Python基础

如下所示:

from elasticsearch import Elasticsearch
import datetime
import time
import dateutil.parser

class App(object):
 def __init__(self):
  pass

 def _es_conn(self):
  es = Elasticsearch()
  return es

 def get_data(self, day,start,end):
  index_ = "gather-apk-20180330"
  query_dsl = {
   "size": 10000,
   "query": {
    "bool": {
     "must": [
      {"range": {
       "receiveTime": {
        "gte": start.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'),
        "lte": end.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'),
        "format": "yyyy-MM-dd HH:mm:SS",
        "time_zone": "+08:00"
       }
      }},
      {
       "term": {
        "obd2_localnet_id": {
         "value": "101000"
        }
       }
      },
      {
       "term": {
        "obd2_substation_name": {
         "value": "石羊支局"
        }
       }
      }
     ]
    }
   },
   "_source": ["mac", "iptvAccount", "obd2_substation_name", "obd2_company_name", "obd2_grid_name",
      "receiveTime","streamBreak","kaNum"]
  }
  rs = self._es_conn().search(
   index=index_,
   body=query_dsl
  )
  

if __name__ == '__main__':
 day = datetime.datetime.now()
 # the_day = day.strftime('%Y%m%d')
 start = datetime.datetime.strptime('20180330 09:53:00','%Y%m%d %H:%M:%S')
 end = datetime.datetime.strptime('20180330 15:44:00','%Y%m%d %H:%M:%S')
 app = App()
 app.get_data(day,start,end)

以上这篇python 实现提取某个索引中某个时间段的数据方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持【听图阁-专注于Python设计】。

相关文章

Selenium控制浏览器常见操作示例

本文实例讲述了Selenium控制浏览器常见操作。分享给大家供大家参考,具体如下: Selenium是一个用于Web应用程序测试的工具。Selenium测试直接运行在浏览器中,就像真正的...

解决Python找不到ssl模块问题 No module named _ssl的方法

python安装完毕后,提示找不到ssl模块: [www@pythontab.com ~]$ python Python 2.7.15 (default, Oct 23 2018,...

django在接受post请求时显示403forbidden实例解析

本文研究的主要是django在接受post请求时显示403forbidden时的处理方法,具体代码如下。 最近在做一个项目需要用到Django框架 在测试Django的时候发现一个问题,...

Python实现自动登录百度空间的方法

本文实例讲述了Python实现自动登录百度空间的方法。分享给大家供大家参考,具体如下: 开发环境:Fedora12 + Python2.6.2 #!/usr/bin/python #...

Python科学计算之Pandas详解

Python科学计算之Pandas详解

起步 Pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来,因此 pandas 为时间序列分析提供了很好的支持。 Pandas 的名称来自于面板数据(panel data)和python数...