事件知识图谱项目整理_pycharm连接neo4j

一、PyCharm连接MongoDB

（一）MongoDB

1、启动MongoDB

• win+R cmd
• 首先使用 mongod --dbpath E:\MongoDB\bin
  （mongod.exe的存放路径）启动
• win+R cmd（再开一个）
• mongo

2、向 MongoDB Compass 导入json文件

• 注意：导入文件时务必注意空值问题（不要选择 ignore 选项）

（二）PyCharm连接MongoDB

'''基于给定语料与模板的事件抽取，假定你选择的是Mongodb数据库'''
class TextMining:
    def __init__(self):
        mongo_host = 'localhost'  # '127.0.0.1' 你数据库的ip
        mongo_port = 27017  # 你数据库端口  原来是28017
        mongo_db = 'news'  # 数据库名称
        mongo_col = 'news'  # 数据表名称
        username = urllib.parse.quote_plus("root")  # 用户名
        password = urllib.parse.quote_plus("12345678")  # 密码
        client = pymongo.MongoClient('mongodb://{}:{}@{}:{}'.format(username, password, mongo_host, mongo_port))

        self.db = client[mongo_db]
        self.col = self.db[mongo_col]
        self.extractor = EventsExtraction()
``
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导出的文件在event_extract中

二、Pycharm 连接 Neo4j（Community）

（一）Neo4j Desktop

1、csv文件导入

• 将event_extract中导出的文件改成 csv 格式
  注意：CSV 格式文件必须利用记事本转换为 UTF-8 的编码格式再导入Neo4j中，否则会出现中文乱码现象
  注意：若第一次导入出现乱码，第二次导入可以改换结点的命名，否则会多次重复导入，即多次结果存在在一张图中
• 语句：LOAD CSV WITH HEADERS FROM “file:///event_extract.csv” AS line
  CREATE (:Event_extract {_id:line._id,sent:line.sent, post_part:line.post_part,post_wd:line.post_wd,pre_part:line.pre_part,pre_wd:line.pre_wd,type:line.type})
  注意：对文件格式进行修改，避免出现过多后缀 .XX.XX
  注意：文件导入的位置，根据提示将.csv文件导入对应的 import 文件夹下
  导入成功后可以看到有一些结点啦

2、 Neo4j的语法及相应操作

https://www.w3cschool.cn/neo4j/neo4j_need_for_graph_databses.html

（二）Neo4j Community

1、启动Neo4j Community

• win+R cmd
• 首先cd E:\neo4j-community-5.3.0\bin
• 键入neo4j console出现图片所示的提示即为成功
  注意：
• Neo4j 的用户名一般不允许修改，都为 neo4j ，但密码必须牢记，否则在连接时很容易出问题。密码修改参考文章 https://blog.csdn.net/weixin_42560812
• Neo4j 与 Pycharm 的连接中 jdk 的版本对应是非常重要的，否则在运行时会报错，出现提示，只要去安装对应的版本 jdk 版本并配置环境变量即可（我的是 jdk 17）且安装完需要重启

2、登录网页端

http://localhost:7474/browser/

（三）Pycharm 连接 Neo4j（Community）

1、配置 Pycharm 环境

在 Pycharm 中导入 py2neo 的安装包，版本选最新版即可。

2、进行连接尝试

参考项目：https://blog.csdn.net/RHJlife/article/details/108586578?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522167425999916800213051757%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334…%2522%257D&request_id=167425999916800213051757&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2_alltop_positive~default-1-108586578-null-null.142^v71one_line,201^v4add_ask&utm_term=%E7%BA%A2%E6%A5%BC%E6%A2%A6%E7%9F%A5%E8%AF%86%E5%9B%BE%E8%B0%B1&spm=1018.2226.3001.4187

import csv
import py2neo
from py2neo import Graph,Node,Relationship,NodeMatcher
#账号密码改为自己的即可
g=Graph('http://localhost:7474',user='neo4j',password='这里写自己的密码',name='neo4j')
with open('C:/Users/dell/Desktop/data.csv','r',encoding='utf-8') as f:
    reader=csv.reader(f)
    for item in reader:
        if reader.line_num==1:
            continue
        print("当前行数：",reader.line_num,"当前内容：",item)
        start_node=Node("Person",name=item[4])
        end_node=Node("Person",name=item[2])
        relation=Relationship(start_node,item[5],end_node)
        g.merge(start_node,"Person","name")
        g.merge(end_node,"Person","name")
        g.merge(relation,"Person","name")
#以下为neo4j代码，如需代码运行，请放入g.run(...)内运行，将...替换为下列代码
# MATCH (p: Person {name:"贾宝玉"})-[k:丫鬟]-(r)
# return p,k,r
# MATCH (p1:Person {name:"贾宝玉"}),(p2:Person{name:"香菱"}),p=shortestpath((p1)-[*..10]-(p2))
# RETURN p

# 删除所有结点以及关系
# g.delete_all()
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这是目前得到的效果