Python使用py2neo操作图数据库neo4j的方法详解

什么是neo4j

• Neo4j 是一个高度可扩展的、本质上是 ACID 的、即时图形数据库，
• 使用原始的负载贝尔格共享架构。
• Neo4j 被优化为大量复杂的图操作和高并发性

安装neo4j

1. 在官网下载neo4j服务器
2. 遵照提示安装neo4j服务器

Python与neo4j的连接

• Python官方提供的连接Neo4j的驱动是官方提供的neo4j-driver，py2neo在neo4j-driver的基础上做了一个封装，方便用户对neo4j进行操作，使用前需要通过pip安装：pip install py2neo

Python通过py2neo对neo4j进行操作

• 连接neo4j数据库

from py2neo import Graph
graph = Graph("bolt://localhost:7687", username="neo4j", password="1234")

• 创建节点和关系

node1 = Node("Person", name="Alice")
node2 = Node("Person", name="Bob")
rel = Relationship(node1, "KNOWS", node2)

• 关系的查询

query = 'MATCH (p1)-[r:KNOWS]->(p2) RETURN p1, r, p2'
results = graph.run(query)
for r in results:
    print(r)

• 结点的查询

query = 'MATCH (n:Person) RETURN n'
results = graph.run(query)
for r in results:
    print(r)

• 以上代码片段演示了如何使用py2neo连接neo4j数据库，以及如何创建节点和关系，并且演示了如何进行查询操作

示例1:电影推荐网站，使用neo4j数据库存储电影和演员关系

• 假设我们需要为电影推荐网站构建一个电影-演员关系的图形数据库，我们可以使用下面的Python代码创建：

from py2neo import Graph, Node, Relationship


def createMovies(graph):
    # 创建电影
    movie1 = Node("Movie", title="The Shawshank Redemption")
    movie2 = Node("Movie", title="The Godfather")
    movie3 = Node("Movie", title="The Dark Knight")

    # 创建演员
    actor1 = Node("Actor", name="Tim Robbins")
    actor2 = Node("Actor", name="Marlon Brando")
    actor3 = Node("Actor", name="Heath Ledger")

    # 创建关系
    rel1 = Relationship(movie1, "Actor", actor1)
    rel2 = Relationship(movie2, "Actor", actor2)
    rel3 = Relationship(movie3, "Actor", actor3)

    # 保存数据
    graph.create(movie1, actor1, rel1)
    graph.create(movie2, actor2, rel2)
    graph.create(movie3, actor3, rel3)


if __name__ == '__main__':
    graph = Graph("http://localhost:7474/db/data/", username="neo4j", password="123")
    createMovies(graph)

• 示例1演示了如何创建电影和演员的节点，并建立演员和电影的关系，并将数据保存到数据库中

示例2:新闻分类器，使用neo4j数据库存储关键词与新闻的关系

• 假设我们需要开发一个新闻分类器，将每篇新闻的关键词和相关新闻建立关联关系，并存储在neo4j数据库，我们可以使用下面的Python代码实现：

from py2neo import Graph, Node, Relationship


def createNews(graph):
    # 创建新闻
    news1 = Node("News", title="新闻1", text="新闻1的内容")
    news2 = Node("News", title="新闻2", text="新闻2的内容")
    news3 = Node("News", title="新闻3", text="新闻3的内容")

    # 创建关键词
    keyword1 = Node("Keyword", name="科技")
    keyword2 = Node("Keyword", name="财经")
    keyword3 = Node("Keyword", name="社会")

    # 创建关系
    rel1 = Relationship(news1, "Keyword", keyword1)
    rel2 = Relationship(news2, "Keyword", keyword2)
    rel3 = Relationship(news3, "Keyword", keyword3)

    # 保存数据
    graph.create(news1, keyword1, rel1)
    graph.create(news2, keyword2, rel2)
    graph.create(news3, keyword3, rel3)


if __name__ == '__main__':
    graph = Graph("http://localhost:7474/db/data/", username="neo4j", password="123")
    createNews(graph)

• 示例2演示了如何创建新闻和关键词的节点，并建立新闻和关键词的关系，并将数据保存到数据库中

总结

• Python通过py2neo对neo4j进行操作是一种简单、高效、快速的方式，可以灵活的操作neo4j数据库，这种方法在数据分析、匹配、推荐等领域有着广泛的应用。