本文實(shí)例講述了Python使用py2neo操作圖數(shù)據(jù)庫neo4j的方法。分享給大家供大家參考，具體如下：
1、概念
圖：數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中的圖由節(jié)點(diǎn)和其之間的邊組成。節(jié)點(diǎn)表示一個(gè)實(shí)體，邊表示實(shí)體之間的聯(lián)系。
圖數(shù)據(jù)庫：以圖的結(jié)構(gòu)存儲(chǔ)管理數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫。其中一些數(shù)據(jù)庫將原生的圖結(jié)構(gòu)經(jīng)過優(yōu)化后直接存儲(chǔ)，即原生圖存儲(chǔ)。還有一些圖數(shù)據(jù)庫將圖數(shù)據(jù)序列化后保存到關(guān)系型或其他數(shù)據(jù)庫中。
之所以使用圖數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)數(shù)據(jù)是因?yàn)樗谔幚韺?shí)體之間存在復(fù)雜關(guān)系的數(shù)據(jù)具有很大的優(yōu)勢。使用傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫在處理數(shù)據(jù)之間的關(guān)系時(shí)其實(shí)很不方便。例如查詢選修一個(gè)課程的同學(xué)時(shí)需要join兩個(gè)表，查詢選修某個(gè)課程的同學(xué)還選修什么課程，這就需要兩次join操作，當(dāng)涉及到十分復(fù)雜的關(guān)系以及龐大的數(shù)據(jù)量時(shí)，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫效率十分低下。而通過圖存儲(chǔ)，可以通過節(jié)點(diǎn)之間的邊十分便捷地查詢到結(jié)果。
圖模型：
節(jié)點(diǎn)(Node)是主要的數(shù)據(jù)元素，表示一個(gè)實(shí)體。
屬性(Properties)用于描述實(shí)體的特征，以鍵值對的方式表示，其中鍵是字符串，可以對屬性創(chuàng)建索引和約束。
關(guān)系(Relationships)表示實(shí)體之間的聯(lián)系，關(guān)系具有方向，實(shí)體之間可以有多個(gè)關(guān)系，關(guān)系也可以具有屬性
標(biāo)簽(Label)用于將實(shí)體分類，一個(gè)實(shí)體可以具有多個(gè)標(biāo)簽，對標(biāo)簽進(jìn)行索引可以加速查找
2、Neo4j
Neo4j是目前最流行的圖數(shù)據(jù)庫，它采用原生圖存儲(chǔ)，在windows中下載安裝訪問如下地址https://neo4j.com/download/community-edition/。在Linux下通過如下命令下載解壓
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curl -O http://dist.neo4j.org/neo4j-community-3.4.5-unix.tar.gztar -axvf neo4j-community-3.4.5-unix.tar.gz |
修改配置文件conf/neo4j.conf
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# 修改第22行l(wèi)oad csv時(shí)l路徑，在前面加個(gè)#，可從任意路徑讀取文件#dbms.directories.import=import# 修改35行和36行，設(shè)置JVM初始堆內(nèi)存和JVM最大堆內(nèi)存# 生產(chǎn)環(huán)境給的JVM最大堆內(nèi)存越大越好，但是要小于機(jī)器的物理內(nèi)存dbms.memory.heap.initial_size=5gdbms.memory.heap.max_size=10g# 修改46行，可以認(rèn)為這個(gè)是緩存，如果機(jī)器配置高，這個(gè)越大越好dbms.memory.pagecache.size=10g# 修改54行，去掉改行的#，可以遠(yuǎn)程通過ip訪問neo4j數(shù)據(jù)庫dbms.connectors.default_listen_address=0.0.0.0# 默認(rèn) bolt端口是7687，http端口是7474，https關(guān)口是7473，不修改下面3項(xiàng)也可以# 修改71行，去掉#，設(shè)置http端口為7687，端口可以自定義，只要不和其他端口沖突就行#dbms.connector.bolt.listen_address=:7687# 修改75行，去掉#，設(shè)置http端口為7474，端口可以自定義，只要不和其他端口沖突就行dbms.connector.http.listen_address=:7474# 修改79行，去掉#，設(shè)置http端口為7473，端口可以自定義，只要不和其他端口沖突就行dbms.connector.https.listen_address=:7473# 去掉#，允許從遠(yuǎn)程url來load csvdbms.security.allow_csv_import_from_file_urls=true# 修改250行，去掉#，設(shè)置neo4j-shell端口，端口可以自定義，只要不和其他端口沖突就行dbms.shell.port=1337# 修改254行，設(shè)置neo4j可讀可寫dbms.read_only=false |
在bin目錄下執(zhí)行 ./neo4j start，啟動(dòng)服務(wù)，在瀏覽器http://服務(wù)器ip地址:7474/browser/可以看到neo4j的可視化界面
3、py2neo
py2neo是一個(gè)社區(qū)第三方庫，通過它可以更為便捷地使用python來操作neo4j
安裝py2neo：pip install py2neo，我安裝的版本是4.3.0
3.1、Node與Relationship
創(chuàng)建節(jié)點(diǎn)和它們之間的關(guān)系，注意在使用下面的py2neo相關(guān)類之前首先需要import導(dǎo)入：
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# 引入庫from py2neo import Node, Relationship# 創(chuàng)建節(jié)點(diǎn)a、b并定義其標(biāo)簽為Person，屬性namea = Node("Person", name="Alice",height=166)b = Node("Person", name="Bob")# 節(jié)點(diǎn)添加標(biāo)簽a.add_label('Female')# 創(chuàng)建ab之間的關(guān)系ab = Relationship(a, "KNOWS", b)# 輸出節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)系：(Alice)-[:KNOWS]->(Bob)print(ab) |
Node 和 Relationship 都繼承了 PropertyDict 類，類似于python的dictionary，可以通過如下方式對 Node 或 Relationship 進(jìn)行屬性賦值和訪問
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# 節(jié)點(diǎn)和關(guān)系添加、修改屬性a['age']=20ab['time']='2019/09/03'# 刪除屬性del a['age']# 打印屬性print(a[name])# 設(shè)置默認(rèn)屬性,如果沒有賦值，使用默認(rèn)值，否則設(shè)置的新值覆蓋默認(rèn)值a.setdefault('sex','unknown')# 更新屬性a.update(age=22, sex='female')ab.update(time='2019/09/03') |
3.2、Subgraph
由節(jié)點(diǎn)和關(guān)系組成的集合就是子圖，通過關(guān)系運(yùn)算符求交集&、并集|、差集-、對稱差集^
subgraph.labels返回子圖中所有標(biāo)簽集合，keys()返回所有屬性集合，nodes返回所有節(jié)點(diǎn)集，relationships返回所有關(guān)系集
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# 構(gòu)建一個(gè)子圖s = a | b | ab# 對圖中的所有節(jié)點(diǎn)集合進(jìn)行遍歷for item in s.nodes: print('s的節(jié)點(diǎn)：', item) |
通常將圖中的所有節(jié)點(diǎn)和關(guān)系構(gòu)成一個(gè)子圖后再統(tǒng)一寫入數(shù)據(jù)庫，與多次寫入單個(gè)節(jié)點(diǎn)相比效率更高
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# 連接neo4j數(shù)據(jù)庫，輸入地址、用戶名、密碼graph = Graph('http://localhost:7474', username='neo4j', password='123456')# 將節(jié)點(diǎn)和關(guān)系通過關(guān)系運(yùn)算符合并為一個(gè)子圖，再寫入數(shù)據(jù)庫s=a | b | abgraph.create(s) |
3.3、Walkable
walkable是在子圖subgraph的基礎(chǔ)上增加了遍歷信息的對象，通過它可以便捷地遍歷圖數(shù)據(jù)庫。
通過+號將關(guān)系連接起來就構(gòu)成了一個(gè)walkable對象。通過walk()函數(shù)對其進(jìn)行遍歷，可以利用 start_node、end_node、nodes、relationships屬性來獲取起始 Node、終止 Node、所有 Node 和 Relationship
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# 組合成一個(gè)walkable對象ww = ab + bc + ac# 對w進(jìn)行遍歷for item in walk(w): print(item)# 訪問w的初始、終止節(jié)點(diǎn)print('起始節(jié)點(diǎn)：', w.start_node, ' 終止節(jié)點(diǎn)：', w.end_node)# 訪問w的所有節(jié)點(diǎn)、關(guān)系列表print('節(jié)點(diǎn)列表：', w.nodes)print('關(guān)系列表：', w.relationships) |
運(yùn)行結(jié)果為：
(:Person {age: 20, name: 'Bob'})
(Bob)-[:KNOWS {}]->(Alice)
(:Person {age: 21, name: 'Alice'})
(Alice)-[:LIKES {}]->(Mike)
(:Person {name: 'Mike'})
(Bob)-[:KNOWS {}]->(Mike)
(:Person {age: 20, name: 'Bob'})
起始節(jié)點(diǎn)： (:Person {age: 22, name: 'Bob', sex: 'female'}) 終止節(jié)點(diǎn)： (:Person {age: 22, name: 'Bob', sex: 'female'})
節(jié)點(diǎn)列表： ((:Person {age: 22, name: 'Bob', sex: 'female'}), (:Person {age: 21, name: 'Alice'}), (:Person {name: 'Mike'}), (:Person {age: 22, name: 'Bob', sex: 'female'}))
關(guān)系列表： ((Bob)-[:KNOWS {time: '2019/09/03'}]->(Alice), (Alice)-[:LIKES {}]->(Mike), (Bob)-[:KNOWS {}]->(Mike))
3.4、Graph
py2neo通過graph對象操作neo4j數(shù)據(jù)庫，目前的neo4j只支持一個(gè)數(shù)據(jù)庫定義一張圖
通過Graph的初始化函數(shù)完成對數(shù)據(jù)庫的連接并創(chuàng)建一個(gè)graph對象
graph.create()可以將子圖寫入數(shù)據(jù)庫，也可以一次只寫入一個(gè)節(jié)點(diǎn)或關(guān)系
graph.delete()刪除指定子圖，graph.delete_all()刪除所有子圖
graph.seperate()刪除指定關(guān)系
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# 初始化連接neo4j數(shù)據(jù)庫，參數(shù)依次為url、用戶名、密碼graph = Graph('http://localhost:7474', username='neo4j', password='123456')# 寫入子圖wgraph.create(w)# 刪除子圖wgraph.delete(w)# 刪除所有圖graph.delete_all()# 刪除關(guān)系relgraph.separate(rel) |
graph.match(nodes=None, r_type=None, limit=None)查找符合條件的關(guān)系，第一個(gè)參數(shù)為節(jié)點(diǎn)集合或者集合(起始節(jié)點(diǎn),終止節(jié)點(diǎn))，如果省略代表所有節(jié)點(diǎn)。第二個(gè)參數(shù)為關(guān)系的屬性，第三個(gè)為返回結(jié)果的數(shù)量。也可以使用match_one()代替，返回一條結(jié)果。例如查找所有節(jié)點(diǎn)a認(rèn)識的人：
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# 查找所有以a為起點(diǎn)，并且屬性為KNOWS的關(guān)系res = graph.match((a, ), r_type="KNOWS")# 打印關(guān)系的終止節(jié)點(diǎn)，即為a所有認(rèn)識的人for rel in res: print(rel.end_node["name"]) |
使用graph.nodes.match()查找指定節(jié)點(diǎn)，可以使用first()、where()、order_by()等函數(shù)對查找做高級限制
還可以通過節(jié)點(diǎn)或關(guān)系的id查找
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# 查找標(biāo)簽為Person，屬性name="Alice"的節(jié)點(diǎn)，并返回第一個(gè)結(jié)果graph.nodes.match("Person", name="Alice").first()# 查找所有標(biāo)簽為Person，name以B開頭的節(jié)點(diǎn)，并將結(jié)果按照age字段排序res = graph.nodes.match("Person").where("_.name =~ 'B.*'").order_by('_.age')for node in res: print(node['name'])# 查找id為4的節(jié)點(diǎn)t_node = graph.nodes[4]# 查找id為196的關(guān)系rel = graph.relationships[196] |
通過Graph對象進(jìn)行Cypher操作并處理返回結(jié)果
graph.evaluate()執(zhí)行一個(gè)Cypher語句并返回結(jié)果的第一條數(shù)據(jù)
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# 執(zhí)行Cypher語句并返回結(jié)果集的第一條數(shù)據(jù)res = graph.evaluate('MATCH (p:Person) return p')# 輸出：(_3:Person {age: 20, name: 'Bob'})print(res) |
graph.run()執(zhí)行Cypher語句并返回結(jié)果數(shù)據(jù)流的游標(biāo)Cursor，通過forward()方法不斷向前移動(dòng)游標(biāo)可以向前切換結(jié)果集的每條記錄Record對象
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# 查詢(p1)-[k]->(p2)，并返回所有節(jié)點(diǎn)和關(guān)系gql="MATCH (p1:Person)-[k:KNOWS]->(p2:Person) RETURN *"cursor=graph.run(gql)# 循環(huán)向前移動(dòng)游標(biāo)while cursor.forward(): # 獲取并打印當(dāng)前的結(jié)果集 record=cursor.current print(record) |
打印的每條Record記錄對象如下所示，可以看到其中的元素是key=value的集合，通過方法get(key)可以取出具體元素。通過方法items(keys)可以將記錄中指定的key按(key,value)元組的形式返回
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<Record k=(xiaowang)-[:KNOWS {}]->(xiaozhang) p1=(_96:Person {name: 'xiaowang'}) p2=(_97:Person {name: 'xiaozhang'})> record = cursor.current print('通過get返回：', record.get('k')) for (key, value) in record.items('p1', 'p2'): print('通過items返回元組：', key, ':', value)# 運(yùn)行結(jié)果如下'''通過get返回： (xiaowang)-[:KNOWS {}]->(xiaozhang)通過items返回元組： p1 : (_92:Person {name: 'xiaowang'})通過items返回元組： p2 : (_93:Person {name: 'xiaozhang'})''' |
還可以將graph.run()返回的結(jié)果通過data()方法轉(zhuǎn)化為字典列表，所有結(jié)果整體上是一個(gè)列表，其中每一條結(jié)果是字典的格式，其查詢與結(jié)果如下，可以通過訪問列表與字典的方式獲取數(shù)據(jù)：
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# 查詢(p1)-[k]->(p2)，并返回所有節(jié)點(diǎn)和關(guān)系gql = "MATCH (p1:Person)-[k:KNOWS]->(p2:Person) RETURN *"res = graph.run(gql).data()print(res)#結(jié)果如下：'''[{'k': (xiaowang)-[:KNOWS {}]->(xiaozhang), 'p1': (_196:Person {name: 'xiaowang'}), 'p2': (_197:Person {name: 'xiaozhang'})}, {'k': (xiaozhang)-[:KNOWS {}]->(xiaozhao), 'p1': (_197:Person {name: 'xiaozhang'}), 'p2': (_198:Person {name: 'xiaozhao'})},{'k': (xiaozhao)-[:KNOWS {}]->(xiaoli), 'p1': (_198:Person {name: 'xiaozhao'}), 'p2': (_199:Person {name: 'xiaoli'})}]''' |
通過graph.run().to_subgraph()方法將返回的結(jié)果轉(zhuǎn)化為SubGraph對象，接著按之前操作SubGraph對象的方法取得節(jié)點(diǎn)對象，這里的節(jié)點(diǎn)對象Node可以直接按照之前的Node操作
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# 查詢(p1)-[k]->(p2)，并返回所有節(jié)點(diǎn)和關(guān)系gql = "MATCH (p1:Person)-[k:KNOWS]->(p2:Person) RETURN *"sub_graph = graph.run(gql).to_subgraph()# 獲取子圖中所有節(jié)點(diǎn)對象并打印nodes=sub_graph.nodesfor node in nodes: print(node)# 輸出的節(jié)點(diǎn)對象如下：'''(_101:Person {name: 'xiaozhang'})(_100:Person {name: 'xiaowang'})(_103:Person {name: 'xiaoli'})(_102:Person {name: 'xiaozhao'})''' |
3.5、OGM
Object-Graph Mapping將圖數(shù)據(jù)庫中的節(jié)點(diǎn)映射為python對象，通過對象的方式對節(jié)點(diǎn)進(jìn)行訪問和操作。
將圖中的每種標(biāo)簽定義為一個(gè)python類，其繼承自GraphObject，注意使用前先import。在定義時(shí)可以指定數(shù)據(jù)類的主鍵，并定義類的屬性Property()、標(biāo)簽Label()、關(guān)系RelatedTo()/RelatedFrom。
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from py2neo.ogm import GraphObject, Property, RelatedTo, RelatedFrom, Labelclass Person(GraphObject): # 定義主鍵 __primarykey__ = 'name' # 定義類的屬性 name=Property() age=Property() # 定義類的標(biāo)簽 student=Label() # 定義Person指向的關(guān)系 knows=RelatedTo('Person','KNOWS') # 定義指向Person的關(guān)系 known=RelatedFrom('Person','KNOWN') |
通過類方法wrap()可以將一個(gè)普通節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)化為類的對象。
類方法match(graph,primary_key)可以在graph中查找主鍵值為primary_key的節(jié)點(diǎn)
可以直接通過類構(gòu)造方法創(chuàng)建一個(gè)對象，并直接訪問對象的屬性及方法，并通過關(guān)系方法add()添加關(guān)系
類的標(biāo)簽是一個(gè)bool值，默認(rèn)為False，將其修改為True，即可為對象添加標(biāo)簽
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# 將節(jié)點(diǎn)c轉(zhuǎn)化為OGM類型c=Person.wrap(c)print(c.name)# 查找Person類中主鍵(name)為Alice的節(jié)點(diǎn)ali=Person.match(graph,'Alice').first()# 創(chuàng)建一個(gè)新的Person對象并對其屬性賦值new_person = Person()new_person.name = 'Durant'new_person.age = 28# 標(biāo)簽值默認(rèn)為Falseprint(new_person.student)# 修改bool值為True，為對象添加student標(biāo)簽new_person.student=True# 將修改后的圖寫入數(shù)據(jù)庫graph.push(ali) |
在定義節(jié)點(diǎn)類時(shí)還可以定義其相關(guān)的關(guān)系，例如通過RelatedTo()定義從該節(jié)點(diǎn)指出的關(guān)系，RelatedFrom()定義指向該節(jié)點(diǎn)的關(guān)系。通過對象調(diào)用關(guān)系的對應(yīng)的方法完成節(jié)點(diǎn)周圍的關(guān)系操作，例如add()添加關(guān)系，clear()清除節(jié)點(diǎn)所有的關(guān)系，get()獲取關(guān)系屬性，remove()清楚指定的關(guān)系，update()更新關(guān)系
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class Person(GraphObject): # 定義Person指向的關(guān)系 knows=RelatedTo('Person','KNOWS') # 定義指向Person的關(guān)系 known=RelatedFrom('Person','KNOWN')# 新建一個(gè)從ali指向new_person的關(guān)系ali.knows.add(new_person)# 清除ali節(jié)點(diǎn)所有的know關(guān)系ali.knows.clear()# 清除ali節(jié)點(diǎn)指向new_person的那個(gè)know關(guān)系ali.knows.remove(new_person)# 更新ali指向new_person關(guān)系的屬性值ali.knows.update(new_person,year=5)# 獲取ali指向new_person關(guān)系的屬性year的值ali.knows.get(new_person,'year') |
通過圖對象也可以調(diào)用match方法對節(jié)點(diǎn)、關(guān)系進(jìn)行匹配
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# 獲取第一個(gè)主鍵name名為Alice的Person對象ali = Person.match(graph, 'Alice').first()# 獲取所有name以B開頭的Person對象Person.match(graph).where("_.name =~ 'B.*'") |
也可以通過圖graph對節(jié)點(diǎn)對象進(jìn)行操作：
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# 更新圖中ali節(jié)點(diǎn)的相關(guān)數(shù)據(jù)graph.push(ali)# 用圖中的信息來更新ali節(jié)點(diǎn)graph.pull(ali)# 刪除圖中的ali對象節(jié)點(diǎn)graph.delete(ali) |
希望本文所述對大家Python程序設(shè)計(jì)有所幫助。
原文鏈接：https://blog.csdn.net/theVicTory/article/details/100527171
