面对大量数据时，不能一次性返回所有数据，也不能同时使用from、size多次返回数据，会对服务器造成较大压力，可以使用helpers.scan()方法轻松解决。

示例代码：   【grade库中共有数据1000*10000条数据】

from elasticsearch import Elasticsearch, helpers
import time

es = Elasticsearch(hosts='http://127.0.0.1:9200')

query = {
    "query": {
        "bool": {
            "must": [
                {"match": {
                    "name": "张三"
                }
                }
            ],
            "filter": [
                {"range": {
                    "id": {
                        "gte": 0
                    }
                }}
            ]
        }
    }
}
start_time = time.time()

# helpers.scan()生成的是一个迭代器
res = helpers.scan(es, index="grade", scroll='2m', query=query, size=50000)
save_data = []
count = 0
for data in res:
    print(count, data)
    save_data.append(data)
    count += 1

print(save_data[-10:])
print(len(save_data))
end_time = time.time()
print(f"耗时：{end_time - start_time}")

运行结果：

面对大量数据，除了使用scan()，还可以使用scroll()方法，详见博文：python在es中scroll用法详解_IT之一小佬的博客-CSDN博客

参考博文：

python读取、写入以及删除es数据_王家二小姐的博客-CSDN博客_python写es