neo4j 图数据库 py2neo 操作 示例代码_py2neo的relationshipmatcher

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)
1
2
3
4
5
6
7
8

TODO: 设置neo4j 远程连接

创建节点

node = Node("Person", name="Alice", age=18)
graph.create(node)
1
2

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()
1
2
3
4
5

节点有则查询，无则创建

def get_node(class_, **kwargs):
    if node := node_matcher.match(class_, **kwargs):
        # 节点存在，则获取
        return node.first()
    else:
        # 节点不存在，则创建
        node = Node(class_, **kwargs)
        graph.create(node)
        return node
1
2
3
4
5
6
7
8
9
'
运行
运行

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)
            )
1
2
3
4
5
6

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()
1
2
3
4
5
6
7

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
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
'
运行
运行

# 查询已有关系
get_relation(node1, node2, 'Friend')
# 创建新关系
get_relation(node1, node2, 'Classmate')
1
2
3
4

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"
)
1
2
3

graph.run(
    "MERGE (n:Person {name: $name}) \
            ON CREATE SET n.created_at = timestamp() \
            return n",
    name='Cyder'
)
1
2
3
4
5
6

封装类

上述内容的使用还是有所不便，故提供Neo4jDriver分装类，简化用户操作。

from py2neo import Graph, Node, NodeMatcher, RelationshipMatcher, Relationship


# 连接到Neo4j数据库
class Neo4jDriver:
    def __init__(self, url, username, password):
        self.graph = Graph(url, auth=(username, password))
        self.node_matcher = NodeMatcher(self.graph)
        self.relationship_matcher = RelationshipMatcher(self.graph)

    def query_node(self, class_, **kwargs):
        if node := self.node_matcher.match(class_, **kwargs):
            # 节点存在，则获取
            return node.first()

    def create_node(self, class_, **kwargs):
        """
            不创建重复节点
        """
        # 节点存在，则获取
        if node := self.query_node(class_, **kwargs):
            return node
        # 节点不存在，则创建
        node = Node(class_, **kwargs)
        self.graph.create(node)
        return node

    def query_relationship(self, start_node, rel, end_node):
        r = self.relationship_matcher.match(
            [start_node, end_node],
            r_type=rel
        )
        return r.first()

    def create_relationship(self, start_node, rel, end_node):
        if r := self.query_relationship(start_node, rel, end_node):
            return r
        self.graph.create(
            Relationship(start_node, rel, end_node)
        )
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40

封装类的使用如下：

# 使用自己的url, username, password，我使用自定义的private起到保密作用
from private import url, username, password

driver = Neo4jDriver(url, username, password)

# 创建节点
data = {
    "name": "Jie",
    "age": 18
}
node1 = driver.create_node('Person', **data)
print(node1)

# 查询节点
node2 = driver.query_node('Person', name='Jie')
print(node2)

# 查询到节点后，修改节点，再保存到neo4j
node2.update({'age':18})
driver.graph.push(node2)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20