neo4j 图数据库 py2neo 操作 示例代码

文章目录

    • 摘要
    • 前置
    • NodeMatcher & RelationshipMatcher
      • 创建节点
      • 查询获取节点
      • 节点有则查询,无则创建
      • 创建关系
      • 查询关系
      • 关系有则查询,无则创建
    • Cypher语句
      • 创建节点

摘要

利用py2neo包,实现把excel表里面的数据,插入到neo4j 图数据库中;

  • 创建新(节点或关系)到neo4j图数据库中;
  • 能够获取neo4j 中已有的(节点或关系),不再创建新(节点或关系);

进阶, 敬请期待,案例

前置

安装py2neo: pip install py2neo
安装neo4j软件,请自行安装

NodeMatcher & RelationshipMatcher

代码由 Jupyter 编写,建议使用vscode

from py2neo import Graph, Node, NodeMatcher, RelationshipMatcher
import pandas as pd

# 连接到Neo4j数据库  
graph = Graph("bolt://localhost:7687", auth=("neo4j", "你设置的密码")) 

node_matcher = NodeMatcher(graph)
relationship_matcher = RelationshipMatcher(graph)

在这里插入图片描述

TODO: 设置neo4j 远程连接

创建节点

node = Node("Person", name="Alice", age=18)
graph.create(node)

在这里插入图片描述

查询获取节点

# 拿到匹配到的第一个节点
node_matcher.match('Person', name='Alice').first()

# 拿到可匹配到的所有
node_matcher.match('Person', name='Alice').all()

节点有则查询,无则创建

def get_node(class_, **kwargs):
    if node := node_matcher.match('Person', **kwargs):
        # 节点存在,则获取
        return node.first()
    else:
        # 节点不存在,则创建
        node = Node("Person", **kwargs)
        graph.create(node)
        return node

在这里插入图片描述

创建关系

Alice - Friend -> Bob

node1 = get_node('Person', name='Alice', age=21)
node2 = get_node('Person', name='Bob', age=20)

graph.create(
                Relationship(node1, 'Friend', node2)
            )

在这里插入图片描述

查询关系

查询 node1 和 node2 之间是否有 Friend 关系

node1 = get_node('Person', name='Alice', age=21)
node2 = get_node('Person', name='Bob', age=20)

relationship_matcher.match(
        [node1, node2],
        r_type='Friend'
    ).first()

关系有则查询,无则创建

def get_relation(node1, node2, r_type):
    if r :=  relationship_matcher.match(
                [node1, node2],
                r_type=r_type
            ):
        return r.first()
    else:
        r = Relationship(node1, r_type, node2)
        graph.create(r)
        return r
# 查询已有关系
get_relation(node1, node2, 'Friend')
# 创建新关系
get_relation(node1, node2, 'Classmate')

在这里插入图片描述

Cypher语句

虽然 在 NodeMatcher & RelationshipMatcher 介绍的接口已经能够满足大部分情况的使用,本文仍想提供一种使用cypher语句的插入数据到neo4j图数据库的思路。

创建节点

graph.run(
    "create (n:Person {name:'js'}) return n"
)
graph.run(
    "MERGE (n:Person {name: $name}) \
            ON CREATE SET n.created_at = timestamp() \
            return n",
    name='Cyder'
)

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:/a/318473.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

5288 SDH/PDH数字传输分析仪

5288 SDH/PDH数字传输分析仪 数字通信测量仪器 5288 SDH/PDH数字传输分析仪为高性能手持式数字传输分析仪,符合ITU-T SDH/PDH技术规范和我国光同步传输网技术体制的规定,支持2.048、34.368、139.264Mb/s及155.520Mb/s传输速率的测试。可进行SDH/PDH传输设备和网络的…

软件测试|如何使用Python显示指定年份日历

前言 如何在Python中打印日历?Python中提供了一个内置模块Calendar来打印展示日历,并且还提供了许多基于日历的操作,本文将向大家介绍如何使用Python来打印显示日历,并且对日历进行相应操作。 如何在Python中使用calendar Cale…

Java--RSA非对称加密的实现(使用java.security.KeyPair)

文章目录 前言实现步骤测试结果 前言 非对称加密是指使用不同的两个密钥进行加密和解密的一种加密算法,调用方用使用服务方提供的公钥进行加密,服务方使用自己的私钥进行解密。RSA算法是目前使用最广泛的公钥密码算法。Java提供了KeyPairGenerator类要生…

Open3D 反算点云缩放系数(21)

Open3D 反算点云缩放系数(21) 一、算法介绍二、算法实现1.方法12.方法2(通用)一、算法介绍 上一章按照指定的系数,对点云进行了等比例缩放,这里输入缩放后的两块点云,反算二者之间的缩放系数。 二、算法实现 已知使用的俩点云是1/2的缩放关系,用于验证计算结果是否…

SpringMVC(六)RESTful

1.RESTful简介 REST:Representational State Transfer,表现层资源状态转移 (1)资源 资源是一种看待服务器的方式,即,将服务器看作是由很多离散的资源组成。每个资源是服务器上一个可命名的抽象概念。因为资源是一个抽象的概念,所以它不仅仅能代表服务器文件系统中的一个文件…

解决Unexpected record signature 0X9maven 资源过滤

解决Unexpected record signature: 0X9|maven 资源过滤 记录问题:我们有个需求是根据excel模版导出一个excel表。我们的项目是SpringBoot,所以理所当然的把这个模版文件放到了,resources文件夹中。但是在导出文件的时候却遇到了invalid code …

黑马本地生活(列表页面,详情页面)

🏡浩泽学编程:个人主页 🔥 推荐专栏:《深入浅出SpringBoot》《java项目分享》 《RabbitMQ》《Spring》《SpringMVC》 🛸学无止境,不骄不躁,知行合一 文章目录 前言一、列表页面功…

iPhone“查找”最多可添加32个物品!

对于那些丢三落四的果粉来说,苹果的“查找”功能是一大福音。不管是丢失了iPhone、iPad、Mac、AirPods还是AirTag,都可以通过“查找”功能在地图上追踪设备的位置,甚至是远程锁定或抹掉设备的数据。 那么,iPhone的查找一次能支持添…

关于 ant-design-vue resetFields 失效

关于 ant-design-vue resetFields 失效 背景: 遇到这样的问题使用ant-design-vue useForm来制作表单的时候,resetFields()失效 场景: 编辑 -赋值 新增-初始值(问题点:新增的时候他就不初始化) 方案&…

机器人技能学习-构建自己的数据集并进行训练

概要 若想训练自己的场景,数据集的重要性不做过多赘述,下面就基于 robomimic 和 robosuite 构建自己的数据集进行讲解,同时,也会附上 train 和 run 的流程,这样,就形成了闭环。 自建数据集 采集数据 采…

RabbitMQ学习笔记

介绍 名词解释 Broker:接受和分发消息的应用,例如RabbitMQ Server Virtual host:出于多租户和安全因素设计的,把AMQP的基本组件划分到一个虚拟的分组中,类似于网络中的namespace概念。当多个不同的用户使用同一个RabbitMQ serv…

【SSM框架】SpringMVC

SpringMVC简介 SpringMVC概述 SpringMvC是一种基于Java实现MVC模型的轻量级web框架 SpringMVC技术与Servlet技术功能等同&#xff0c;用于表现层功能开发 SpringMVC入门 1、导入坐标 <dependency><groupId>javax.servlet</groupId><artifactId>ja…

98. 验证二叉搜索树(LeetCode)

文章目录 前言一、题目分析二、算法原理三、代码实现剪枝总结 前言 在本文章中&#xff0c;我们将要详细介绍一下Leetcode中第98题验证二叉搜索树&#xff0c; 在本内容中我们将会学到递归解决二叉树&#xff0c;全局变量&#xff0c;剪枝等等相关内容。 一、题目分析 分析&a…

【LabVIEW FPGA入门】使用数字IO卡实现计数器输入功能

方法1&#xff1a; 1.首先需要用一个数字IO的输入FPGA端口&#xff0c;并将其拖入程序框图中&#xff0c;同时创建一个循环。 2.如果想要在循环中实现累加功能&#xff0c;就可以使用移位寄存器。 数字输入的当前值和历史值进行比较&#xff0c;用于一个判断大于&#xff0c;来…

强化学习应用(二):基于Q-learning的物流配送路径规划研究(提供Python代码)

一、Q-learning算法简介 Q-learning是一种强化学习算法&#xff0c;用于解决基于马尔可夫决策过程&#xff08;MDP&#xff09;的问题。它通过学习一个值函数来指导智能体在环境中做出决策&#xff0c;以最大化累积奖励。 Q-learning算法的核心思想是使用一个Q值函数来估计每…

【论文阅读笔记】MobileSal: Extremely Efficient RGB-D Salient Object Detection

1.介绍 MobileSal: Extremely Efficient RGB-D Salient Object Detection MobileSal&#xff1a;极其高效的RGB-D显著对象检测 2021年发表在 IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence。 Paper Code 2.摘要 神经网络的高计算成本阻碍了RGB-D显着对象…

SEU编译原理复习(期末考试用)——知识点+习题练习

这里给大家推荐下另一位博主的文章&#xff0c;我第一遍是看着这篇文章课本老师的复习PPT一起过的&#xff0c;二遍是做的作业题和老师发的往年卷&#xff1a;编译原理 乱七八糟的期末复习笔记_东南大学编译原理期末复习-CSDN博客 一、语言和文法&#xff08;10分&#xff09;…

CentOS7本地部署分布式开源监控系统Zabbix并结合内网穿透实现远程访问

前言 Zabbix是一个基于WEB界面的提供分布式系统监视以及网络监视功能的企业级的开源解决方案。能监视各种网络参数&#xff0c;保证服务器系统的安全运营&#xff1b;并提供灵活的通知机制以让系统管理员快速定位/解决存在的各种问题。 本地zabbix web管理界面限制在只能局域…

专业120+总分420+中山大学884信号与系统考研经验信息与通信工程电子信息

今年考研专业课120&#xff0c;总分420&#xff0c;顺利上岸。本人本科211末流&#xff0c;本科期间比较散漫&#xff0c;没有拿到本校保研资格&#xff0c;作为北方孩子&#xff0c;一直想到东南沿海地区&#xff0c;考研再三选择中山大学信通&#xff0c;该收心时候还是得逼一…

解决Spss没有创建虚拟变量的选项的问题

这个是今天用spss想创建虚拟变量然后发现我的spss没有。 然后能怎么办我就百度呗&#xff0c; 说是在扩展里连接扩展中心 天哪&#xff0c;谁能连上&#xff0c;我连不上 于是就找到了从github上下载到本地&#xff0c;然后安装到spss中 目录 解决方法 点击code 再点击D…