面试题：ElasticSearch API下复杂条件搜索时如何精准格式化结果结构

选择API：
- 对于电商产品索引搜索，常用的API如Elasticsearch API。Elasticsearch是一个分布式、RESTful风格的搜索和数据分析引擎，非常适合处理此类搜索需求。
具体实现步骤（以Elasticsearch为例）：
- 数据准备：
  - 确保电商产品数据已按照规定的格式（包含产品名称、价格、类别、描述等字段）正确索引到Elasticsearch中。例如，使用Elasticsearch的文档结构如下：

{
    "product_name": "示例产品名称",
    "price": 100,
    "category": "特定类别",
    "description": "这是一个很长的产品描述......"
}

搜索请求：
- 使用Elasticsearch的search API来构建查询。查询体可以如下：

{
    "query": {
        "bool": {
            "filter": [
                {
                    "range": {
                        "price": {
                            "gte": 50, // 价格区间下限
                            "lte": 200 // 价格区间上限
                        }
                    }
                },
                {
                    "term": {
                        "category": "特定类别"
                    }
                }
            ]
        }
    },
    "_source": ["product_name", "price", "description"]
}

这里使用bool查询的filter子句来同时满足价格区间和特定类别条件。_source指定返回的字段。

结果处理：
- 接收到Elasticsearch返回的结果后，遍历结果列表。对于每个命中的文档，截取description字段的前100个字符：

import json
from elasticsearch import Elasticsearch

es = Elasticsearch()
response = es.search(index='your_index_name', body=above_query_body)
custom_results = []
for hit in response['hits']['hits']:
    source = hit['_source']
    description = source['description'][:100]
    custom_result = {
        "product_name": source['product_name'],
        "price": source['price'],
        "brief_description": description
    }
    custom_results.append(custom_result)
print(json.dumps(custom_results, indent=4))

上述Python代码使用Elasticsearch Python客户端，处理搜索结果并构建自定义结构。最终将自定义结构以JSON格式打印输出，满足题目要求的格式。

如果使用其他搜索API（如Solr等），实现思路类似，主要差异在于查询语法和API调用方式。例如Solr使用q参数构建查询，fl参数指定返回字段等。

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