本书主要展示如何使用Elasticsearch构建可扩展的搜索应用程序。书中覆盖了Elasticsearch的主要特性，从使用不同的分析器和查询类型进行相关性调优，到使用聚集功能进行实时性分析，还有地理空间搜索和文档过滤等更多吸引人的特性。 全书共分两个部分，*部分解释了核心特性，内容主要涉及Elasticsearch的介绍，数据的索引、更新和删除，数据的搜索，数据的分析，使用相关性进行搜索，使用聚集来探索数据，文档间的关系等；第二部分介绍每个特性工作的更多细节及其对性能和可扩展性的影响，以便对核心功能进行产品化，内容主要涉及水平扩展和性能提升等。此外，本书还有6个附录（网上下载），提供了读者应该知道的特性，展示了关于地理空间搜索和聚集，如何管理Elasticsearch插件，学习在搜索结果中如何高亮查询单词，在生产环境中用来协助管理Elasticsearch的第三方的监控工具有哪些，如何使用Percolator过滤为多个查询匹配少量文档，如何使用不同的建议器来实现自动完成的功能。

Self-collaboration Code Generation via ChatGPT

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当python要做编码转换的时候，会借助于内部的编码

本着 「路漫漫其修远兮, 吾将上下而求索」 的精神。终于要开始深入研究 Python 中 asyncio 的源码实现啦。 本文章可能篇幅较长，因为是逐行分析 asyncio 的实现，也需要读者具有一定的 asyncio 编码经验和功底，推荐刚开始踏上 Python 异步编程之旅的朋友们可以先从官方文档入手，由浅入深步步为营。 若在读的你对此感兴趣，那么很开心能与你分享我的学习成果。 本次源码分析将在 Python 3.11.3 的版本上进行探索。