作為我的中間嘗試，沒有嘗試遍歷不同的電路板。此數(shù)據(jù)僅由搜索所有查詢生成。@application.route('/', methods=['GET', 'POST'])def index():    search = {"query": {"match_all": {}}}    resp = es.search(index="matchpoints", doc_type="score", body = search)    rows = extract_rows(resp)    for board in rows:        scores = score_board(board)        report(scores)        print(report(scores))    return 'ok'def extract_rows(resp):                                                                                                              """Extract the rows for the board from the query response."""                                                                    # Based on the data structure provided by the OP.                                                              rows = [row["_source"] for row in resp["hits"]["hits"]]    # We want to return the group the data by board number    # so that we can score each board.                                                                           keyfunc = lambda row: int(row['board_number'])                                                                                   rows.sort(key=keyfunc)                                                                                                           for _, group in itertools.groupby(rows, keyfunc):                                                                                    yield list(group)def compute_mp(scores, score):    """Compute the match point score for a pair."""    mp_score = sum(v for k, v in scores.items() if score > k) * 2    # The pair's own score will always compare equal - remove it.    mp_score += sum(v for k, v in scores.items() if score == k) - 1    return mp_scoredef score_board(tables):    """Build the scores for each pair."""    scores = []    top = 2 * (len(tables) - 1)    # Store the scores for each N-S partnership.    ns_scores = collections.Counter(int(table["nsscore"]) for table in tables)    # Build the output for each pair.與以前一樣，它會(huì)產(chǎn)生正確的字典，其中評分正確，但結(jié)果重復(fù)且行數(shù)過多。