[笔记] 图数据库neo4j的python包py2neo_v3.1.2使用

痛定思痛。 2023-06-12 04:27 29阅读 0赞

\#py2neo v3.1.2

from py2neo import Graph, Node, Relationship
    
    graph = Graph(
    
    "http://localhost:7474",
    
    username="neo4j",
    
    password="123456"
    
    )

\#事务-------------------------

tx=graph.begin()
    
    a = Node('Person', name='Alice2',id='123',label='ppp') #前面的lable不需要指定， 后面kv的全都是属性
    
    #graph.create(a) 没有事务的时候直接使用graph创建节点
    
    tx.create(a)
    
    b = Node('Person', name='Bob1')
    
    #graph.create(b)
    
    tx.create(b)
    
    ab = Relationship(a, 'KNOWS2', b)
    
    print(a,b,ab)
    
    #graph.create(ab)
    
    tx.create(ab)
    
    tx.commit()
    
    print(graph.exists(ab)) #commit之前是False, commit之后是True

\#Node & Relationship -------------------------

#Node 和 Relationship 都继承了 PropertyDict 类，它可以赋值很多属性，类似于字典的形式
    
    a['class']='A'
    
    b['name']='Bob_update'
    
    ab['time']='2019-04-04'
    
    print(a,b,ab)
    
    #还可以通过 setdefault() 方法赋值默认属性
    
    b.setdefault('class','B') #没有赋值的会使用默认属性
    
    a.setdefault('class','甲') #已经赋值的 不会使用默认属性
    
    print(a,b,ab)
    
    #通过update函数批量更新属性
    
    data = {
    
    'name': 'Amy',
    
    'id': 222
    
    }
    
    a.update(data)
    
    print(a,b,ab)

\#subgraph 子图-------------------------

s=a|b|ab # ab|ac 并集 ab&ac 交集 ab-ac取ab中有但ac中没有的 ab^ac 对称差，取ab有但ac没有和ac有但ab没有的
    
    print('SubGraph:',s)
    
    #用 keys()、labels()、nodes()、relationships()、types() 分别获取 Subgraph 的 Key、Label、Node、Relationship、Relationship Type
    
    print('SubGraph节点:',s.nodes())
    
    print('SubGraph关系:',s.relationships()) #frozenset 类型
    
    #用 order() 或 size() 方法来获取 Subgraph 的 Node 数量和 Relationship 数量
    
    print('SubGraph节点数量:',s.__order__()) #节点数量
    
    print('SubGraph关系数量:',s.__size__()) #关系数量

\#walkable 增加了遍历信息的 Subgraph -------------------------

a1 = Node('Person', name='Alice')
    
    b1 = Node('Person', name='Bob')
    
    c1 = Node('Person', name='Mike')
    
    ab1 = Relationship(a1, "KNOWS", b1)
    
    ac1 = Relationship(a1, "KNOWS", c1)
    
    w = ab1 + Relationship(b1, "LIKES", c1) + ac1
    
    print('walk:',w)
    
    graph.create(w)
    
    #调用 walk() 方法实现遍历
    
    for u in w.__walk__():
    
    print(u) #按关系顺序从左向右打印节点和关系
    
    #用 start_node()、end_node()、nodes()、relationships() 方法来获取起始 Node、终止 Node、所有 Node 和 Relationship
    
    print('walk的start_node:',w.start_node())
    
    print('walk的end_node:',w.end_node())
    
    print('walk的nodes:',w.nodes())
    
    print('walk的relationships:',w.relationships())

\#Graph ------------------------

data = graph.data('MATCH (p:Person) return p') #返回list中字典[{},{}]的格式 可以通过pandas中的df函数转成df对象
    
    from pandas import DataFrame
    
    data2 = graph.data('MATCH (p:Person) return p.id,p.name limit 4')
    
    df=DataFrame(data2)
    
    print(data)
    
    print(df)
    
    #使用find 和find_one查找node 使用match和match_one查找relationship
    
    node = graph.find_one(label='Person')
    
    print(node)
    
    relationship = graph.match_one(rel_type='LIKES')
    
    print(relationship)
    
    relationship['time']='2019-12-31'
    
    relationship = graph.match_one(rel_type='LIKES')
    
    print(relationship)
    
    graph.push(relationship) #推到服务器
    
    print(graph.match_one(rel_type='LIKES'))
    
    #删除某个 Node 或relationship可以使用 delete() 方法 注意：删除 Node 时必须先删除其对应的 Relationship，否则无法删除 Node
    
    #graph.delete(relationship)
    
    #graph.delete(node)

\#NodeSelector 根据多个条件进行 Node 的查询 ------------------------------

a = Node('Person_select', name='Alice', age=21, location='广州')
    
    b = Node('Person_select', name='Bob', age=22, location='上海')
    
    c = Node('Person_select', name='Mike', age=21, location='北京')
    
    r1 = Relationship(a, 'KNOWS', b)
    
    r2 = Relationship(b, 'KNOWS', c)
    
    graph.create(a)
    
    graph.create(r1)
    
    graph.create(r2)
    
    from py2neo import NodeSelector
    
    selector = NodeSelector(graph)
    
    p = selector.select('Person_select',age=21)
    
    print('-----NodeSelector通过条件查询-----')
    
    print(list(p))
    
    #使用 where() 进行更复杂的查询
    
    p = selector.select('Person_select').where('_.name =~ "A.*"') #查询所有A开头的姓名的人 正则表达式匹配查询
    
    print(list(p))
    
    #使用order_by()排序
    
    p = selector.select('Person_select').order_by('_.age')
    
    print(list(p))
    
    #查询单个节点的话，可以使用 first() 方法
    
    p = selector.select('Person_select').where('_.name =~ "A.*"').first() #查询所有A开头的姓名的人第一个 正则表达式匹配查询
    
    print(list(p))

\#Cursor----------------------------

data = graph.run('MATCH (p:Person) return p').data() # run返回的是cursor对象
    
    #data = graph.find(label = "Person")
    
    print(data)
    
    #print(list(data)) # list(graph.run)==graph.run.data()
    
    #print(data.data())

\#OGM Object Graph Mapping，这样可以实现一个对象和 Node 的关联----------------------------

from py2neo.ogm import GraphObject, Property, RelatedTo, RelatedFrom
    
    class Person_select(GraphObject): #类名对应节点label
    
    __primarykey__ = 'name'
    
    name = Property()
    
    age = Property()
    
    location = Property()
    
    knows = RelatedTo('Person_select', 'KNOWS')
    
    
    
    person = Person_select.select(graph).where(age=21).first()
    
    print(person)
    
    print(person.name)
    
    print(person.age)
    
    print(person.location)
    
    print(person.__ogm__.node) #取节点对象
    
    person.age=200
    
    print(person.__ogm__.node) #修改属性
    
    graph.push(person)
    
    
    
    print(list(person.knows))
    
    new_person = Person_select() #新建一个节点对象
    
    new_person.name = 'Durant'
    
    new_person.age = 28
    
    person.knows.add(new_person) #给person 和new_person新增一个关系
    
    print(list(person.knows))
    
    graph.push(person)
    
    
    
    #remove() 方法移除某个关联 Node
    
    person = Person_select.select(graph).where(name='Alice').first()
    
    target = Person_select.select(graph).where(name='Durant').first()
    
    person.knows.remove(target) #从person的关系中将target节点删除
    
    graph.push(person)
    
    graph.delete(target) #删除target节点