python 与 neo4j 交互(py2neo 使用)

news/2024/4/25 20:03:15

参考自:neo4j的python.py2neo操作入门
官方文档:The Py2neo Handbook — py2neo 2021.1
安装:pip install py2neo -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

1 节点 / 关系 / 属性 / 路径

节点(Node)和关系(relationship)是构成图的基础,节点和关系都可以有多个属性(property),并且均可以作为实体

重点:

  1. 节点:在图数据库中,节点代表实体,可以拥有属性和标签。节点通常用来表示实际的数据实体,比如人、地点、事件等
  2. 关系:关系描述了节点之间的连接或关联,必须包含两个节点,且具有方向:start node →end node
  3. 路径:路径是由节点和关系组成的序列,描述了节点之间的连接路径。路径是一个完整的图形结构,由起始节点、关系和结束节点组成,表示了实体之间的关系和连接方式
  4. 属性:键-值(key-value),键是字符串类型,值,可以是原数据,也可以由原数据同类型的数组
  5. 对于一个节点来说,与之相连的关系是有输入和输出两个方向。(如node2有输入关系和输出关系:node1→node2→node3),这个特性对于遍历图很重要
  6. 一个节点可以有一个关系是指向自己的

2 连接neo4j

前置安装可以看:

#cmd窗口下
neo4j.bat console
浏览器访问 http://localhost:7474/

3 创建图对象

from py2neo import Graph, Subgraph
from py2neo import Node, Relationship, Path# 连接数据库
# graph = Graph('http://localhost:7474', username='neo4j', password='123456') # 旧版本
graph = Graph('bolt://localhost:7687', auth=('neo4j', '123456'))# 删除所有已有节点
graph.delete_all()

4 数据类型及操作

4.1 Node:节点

基本语法:Node(*labels,**properties)

# 定义node
node_1 = Node('英雄',name = '张无忌')
node_2 = Node('英雄',name = '杨逍',武力值='100')
node_3 = Node('派别',name = '明教')# 存入图数据库
graph.create(node_1)
graph.create(node_2)
graph.create(node_3)
print(node_1)

在这里插入图片描述

4.2 Relationship:关系

基本语法:Relationship((start_node, type, end_node, **properties))

# 增加关系
node_1_to_node_2 = Relationship(node_2,'教主',node_1)
node_3_to_node_1 = Relationship(node_1,'统领',node_3)
node_2_to_node_2 = Relationship(node_2,'师出',node_3)graph.create(node_1_to_node_2)
graph.create(node_3_to_node_1)
graph.create(node_2_to_node_2)

在这里插入图片描述

4.3 Path:路径

基本语法:Path(*entities)
注:entities是实体

# 建一个路径:比如按照该路径查询,或者遍历的结果保存为路径
node_4,node_5,node_6 = Node(name='阿大'),Node(name='阿三'),Node(name='阿二')
path_1 = Path(node_4,'小弟',node_5,Relationship(node_6, "小弟", node_5),node_6) # (阿大)-[:小弟 {}]->(阿三)<-[:小弟 {}]-(阿二)
graph.create(path_1)print(path_1)

在这里插入图片描述

4.4 Subgraph:子图

节点和关系的任意集合,它也是 Node、Relationship 和 Path 的基类
基本语法:Subgraph(nodes, relationships)
空子图表示为None,使用bool()可以测试是否为空,且参数要按数组输入

# 创建一个子图,并通过子图的方式更新数据库
node_7 = Node('英雄',name = '张翠山')
node_8 = Node('英雄',name = '殷素素')
node_9 = Node('英雄',name = '狮王')relationship7 = Relationship(node_1,'生父',node_7)
relationship8 = Relationship(node_1,'生母',node_8)
relationship9 = Relationship(node_1,'义父',node_9)
subgraph_1 = Subgraph(nodes = [node_7,node_8,node_9],relationships = [relationship7,relationship8,relationship9])
graph.create(subgraph_1)

在这里插入图片描述

4.5 工作流

(1)GraphService:基于图服务的工作流。
(2)Graph:基于图数据库的工作流(前文所述的基本上都是如此)。
(3)Transaction:基于事务的工作流
在一个事务里,进行多种操作,只有操作全部完成,工作流才算完成,如:
一个Transaction分两个任务:① 增加一个新节点 ② 将该节点与已有节点创建新关系
两个任务只要有一个没完成,整个工作流就不会生效
通常,该种方式通过Graph.begain(readonly=False)构造函数构造,参数readonly表示只读,无参数默认可写

# 创建一个新的事务
transaction_1 = graph.begin()# 创建一个新node
node_10 = Node('武当',name = '张三丰')
transaction_1.create(node_10)
# 创建两个关系:张无忌→(师公)→张三丰   张翠山→(妻子)→殷素素
relationship_10 = Relationship(node_1,'师公',node_10)
relationship_11 = Relationship(node_7,'妻子',node_8)transaction_1.create(relationship_10)
transaction_1.create(relationship_11)transaction_1.commit()

在这里插入图片描述

4.6 删

# 删除所有:谨慎使用
# graph.delete_all()# 按照节点id删除:要删除某个节点之前,需要先删除关系。否则会报错:ClientError
graph.run('match (r) where id(r) = 3 delete r')
# 按照name属性删除:先增加一个单独的节点:
node_x = Node('英雄',name ='韦一笑')
graph.create(node_x)
graph.run('match (n:英雄{name:\'韦一笑\'}) delete n')# 删除一个节点及与之相连的关系
graph.run('match (n:英雄{name:\'韦一笑\'}) detach delete n')
# 删除某一类型的关系
graph.run('match ()-[r:喜欢]->() delete r;')# 删除子图
# delete(self, subgraph)

4.7 改

# 将node_9狮王的武力值改为100
node_9['武力值']=100
# 本地修改后要push到服务器上
graph.push(node_9)

在这里插入图片描述

4.8 查

为了使用更复杂查询,将图数据库扩充如下:

# 为了便于查询更多类容,新增一些关系和节点
transaction_2 = graph.begin()node_100 = Node('巾帼',name ='赵敏')
re_100 = Relationship(node_1,'Love',node_100)node_101 = Node('巾帼',name ='周芷若')
re_101 = Relationship(node_1,'knows',node_101)
re_101_ = Relationship(node_101,'hate',node_100)node_102 = Node('巾帼',name ='小昭')
re_102 = Relationship(node_1,'konws',node_102)node_103 = Node('巾帼',name ='蛛儿')
re_103 = Relationship(node_103,'Love',node_1)transaction_2.create(node_100)
transaction_2.create(re_100)
transaction_2.create(node_101)
transaction_2.create(re_101)
transaction_2.create(re_101_)
transaction_2.create(node_102)
transaction_2.create(re_102)
transaction_2.create(node_103)
transaction_2.create(re_103)transaction_2.commit()

在这里插入图片描述

① NodeMatcher:定位满足特定条件的节点
基本语法:NodeMatcher.match(*labels, **properties)

方法名功能
first()返回查询结果第一个Node,没有则返回空
all()返回所有节点
where(condition,properties)二次过滤查询结果
order_by排序
# 定义查询
nodes = NodeMatcher(graph)# 按照label查询所有节点
node_hero = nodes.match("英雄").all()
print('查询结果的数据类型:',type(node_hero))# 按property查询,返回符合要求的首个节点:name-杨逍
node_single = nodes.match("英雄", name="杨逍").first()
print('单节点查询:\n', node_)# 按property查询,返回符合要求的所有节点
node_name = nodes.match(name='张无忌').all()
print('name查询结果:', node_name)# 在查询结果中循环取值
i = 0
for node in node_hero:print('label查询第{}个为:{}'.format(i,node))i+=1# get()方法按照id查询节点
node_id = nodes.get(1)
print('id查询结果:', node_id)

② NodeMatch
基本用法:NodeMatch(graph, labels=frozenset({}), predicates=(), order_by=(), skip=None, limit=None)

方法功能
iter(match)遍历所匹配节点
len(match)返回匹配到的节点个数
all()返回所有节点
count()返回节点计数,评估所选择的节点
limit(amount)返回节点的最大个数
order_by(*fields)按指定的字段或字段表达式排序 要引用字段或字段表达式中的当前节点,请使用下划线字符
where(*predicates, **properties)二次过滤
from py2neo import NodeMatchnodess = NodeMatch(graph, labels=frozenset({'英雄'}))# 遍历查询到的节点
print('=' * 15, '遍历所有节点', '=' * 15)
for node in iter(nodess):print(node)
# 查询结果计数
print('=' * 15, '查询结果计数', '=' * 15)
print(nodess.count())
# 按照武力值排序查询结果:注意引用字段的方式,前面要加下划线和点:_.武力值
print('=' * 10, '按照武力值排序查询结果', '=' * 10)
wu = nodess.order_by('_.武力值')
for i in wu:print(i)

③ RelationshipMatcher:用于选择满足一组特定标准的关系的匹配器
基础语法:relation = RelationshipMatcher(graph)

from py2neo import RelationshipMatcher
# 查询某条关系
relation = RelationshipMatcher(graph)# None表示any node,而非表示空
print('='*10,'hate关系查询结果','='*10)
x = relation.match(nodes=None, r_type='hate')
for x_ in x:print(x_)# 增加关系
re1_1 = Relationship(node_101,'情敌',node_102)
re1_2 = Relationship(node_102,'情敌',node_103)
graph.create(re1_1)
graph.create(re1_2)# 情敌查询结果
print('='*10,'hate关系查询结果','='*10)
x = relation.match(nodes=None, r_type='情敌')
for x_ in x:print(x_)   

④ RelationshipMatch
基本语法:RelationshipMatch(graph, nodes=None, r_type=None, predicates=(), order_by=(), skip=None, limit=None)
用法类同,不再赘述


https://www.xjx100.cn/news/3280859.html

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