如何通过Python SDK向Collection中插入或更新Doc

本文介绍如何通过Python SDK向Collection中插入或更新Doc。
说明

• 若调用本接口时Doc Id已存在，则等同于更新Doc；
  Doc Id不存在，则等同于插入Doc。
  
• 若调用本接口时不指定Doc Id，则等同于插入Doc，DashVector会自动生成Doc Id，并在返回结果中携带id信息。
  

前提条件

• 已创建Cluster
  
• 已获得API-KEY
  
• 已安装最新版SDK
  

接口定义

Python示例：

1. Collection.upsert(
2.     docs: Union[Doc, List[Doc], Tuple, List[Tuple]],
3.     partition: Optional[str] = None,
4.     async_req: False
5. ) -> DashVectorResponse

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使用示例

说明

• 需要使用您的api-key替换示例中的YOUR_API_KEY、您的Cluster Endpoint替换示例中的YOUR_CLUSTER_ENDPOINT，代码才能正常运行。
  
• 本示例需要参考新建Collection-使用示例提前创建好名称为quickstart的Collection。
  

Python示例：

1. import dashvector
2. from dashvector import Doc
3. import numpy as np
5. client = dashvector.Client(
6.     api_key='YOUR_API_KEY',
7.     endpoint='YOUR_CLUSTER_ENDPOINT'
8. )
9. collection = client.get(name='quickstart')

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插入或更新Doc

Python示例：

1. # 通过Doc对象upsert
2. ret = collection.upsert(
3.     Doc(
4.         id='1',
5.         vector=[0.1, 0.2, 0.3, 0.4]
6.     )
7. )
8. # 判断upsert是否成功
9. assert ret
11. # 简化形式：通过Tuple upsert
12. ret = collection.upsert(
13.     ('2', [0.1, 0.1, 0.1, 0.1])               # (id, vector)
14. )

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插入或更新不带有Id的Doc

Python

1. # 通过Doc对象upsert
2. ret = collection.upsert(
3.     Doc(vector=[0.1, 0.2, 0.3, 0.4])
4. )
5. # 简化形式：通过Tuple upsert
6. ret = collection.upsert(
7.     ([0.1, 0.1, 0.1, 0.1],)         
8. )

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插入或更新带有Fields的Doc

Python示例：

1. # upsert单条数据，并设置Fields Value
2. ret = collection.upsert(
3.     Doc(
4.         id='3',
5.         vector=np.random.rand(4),
6.         fields={
7.             # 设置创建Collection时预定义的Fileds Value
8.             # name:str, weight:float, age:int, id:long
9.             'name': 'zhangsan', 'weight':70.0, 'age':30, 'id':1234567890,
10.             # 设置Schema-Free的Field & Value
11.             'anykey1': 'str-value', 'anykey2': 1,
12.             'anykey3': True, 'anykey4': 3.1415926
13.         }
14.     )
15. )
17. # upsert单条数据，并设置Fields Value
18. ret = collection.upsert(
19.     ('4', np.random.rand(4), {'foo': 'bar'})  # (id, vector, fields)
20. )

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批量插入或更新Doc

Python示例：

1. # 通过Doc对象，批量upsert 10条数据
2. ret = collection.upsert(
3.     [
4.         Doc(id=str(i+5), vector=np.random.rand(4)) for i in range(10)
5.     ]
6. )
8. # 简化形式：通过Tuple，批量upsert 3条数据
9. ret = collection.upsert(
10.     [
11.         ('15', [0.2,0.7,0.8,1.3], {'age': 20}),
12.         ('16', [0.3,0.6,0.9,1.2], {'age': 30}),
13.         ('17', [0.4,0.5,1.0,1.1], {'age': 40})
14.     ]                                         # List[(id, vector, fields)]
15. )
17. # 判断批量upsert是否成功
18. assert ret

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异步插入或更新Doc

Python示例：

1. # 异步批量upsert 10条数据
2. ret_funture = collection.upsert(
3.     [
4.         Doc(id=str(i+18), vector=np.random.rand(4), fields={'name': 'foo' + str(i)}) for i in range(10)
5.     ],
6.     async_req=True
7. )
8. # 等待并获取异步upsert结果
9. ret = ret_funture.get()

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插入或更新带有Sparse Vector的Doc

Python示例：

1. ret = collection.upsert(
2.     Doc(
3.         id='28',
4.         vector=[0.1, 0.2, 0.3, 0.4],
5.         sparse_vector={1:0.4, 10000:0.6, 222222:0.8}
6.     )
7. )

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