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标题: Python中操作Neo4j图数据库 [打印本页]

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作者: tsx81429    时间: 2025-5-7 12:58
标题: Python中操作Neo4j图数据库
 
 驱动导入

       要在Python中毗连和操作Neo4j数据库，我们可以使用py2neo用于毗连和操作Neo4j图数据库的高级客户端库。
        它提供了面向对象的接口，使得Python步调员能够方便地与 Neo4j 数据库进行交互。
执行步调

     1、创建节点与关系（Relationship）
     2、执行 Cypher 查询
     3、图数据建模
     4、数据导入导出等操作
安装py2neo

1. pip install py2neo

复制代码

安装Neo4j数据库

     必要有一个正在运行的 Neo4j 数据库，可以当地安装，也可以毗连远程服务器（例如Docker部署neo4j）。
毗连Neo4j

1. from py2neo import Graph
2. # 本地默认配置（bolt://localhost:7687）
3. graph = Graph("bolt://localhost:7687", auth=("neo4j", "your_password"))

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创建节点（Node）和关系（Relationship）

1. from py2neo import Node, Relationship
3. # 创建节点
4. zs= Node("Person", name="张三")
5. ls = Node("Person", name="李四")
7. # 创建关系
8. knows = Relationship(zs, "knows", ls)
10. # 将节点和关系写入数据库
11. graph.create(zs | ls | knows)

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执行 Cypher 查询

1. # 查询所有 Person 节点
2. results = graph.run("MATCH (p:Person) RETURN p.name").data()
4. for result in results:
5.     print(result["p.name"])
7. # .run(query)：执行任意 Cypher 查询
8. # .data()：将查询结果以字典形式返回

复制代码

使用 NodeMatcher 查找节点

1. matcher = NodeMatcher(graph)
2. # 查找标签为 Person 且 name 为 Alice 的节点
3. zs = matcher.match("Person", name="张三").first()
4. print(zs)
6. # .match(label, **属性)：匹配标签和属性
7. # .first()：返回第一个匹配项

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更新节点属性

1. matcher = NodeMatcher(graph)
2. # 查找标签为 Person 且 name 为 Alice 的节点
3. zs = matcher.match("Person", name="张三").first()
4. zs["age"] = 30
5. graph.push(zs)  # 将更改推送到数据库

复制代码

删除节点和关系

1. matcher = NodeMatcher(graph)
2. # 查找标签为 Person 且 name 为 Alice 的节点
3. zs = matcher.match("Person", name="张三").first()
5. graph.delete(zs)
6. #graph.delete_all() 删除所有内容（慎用）
7. graph.delete_all()

复制代码

创建图模型

1. from py2neo.ogm import GraphObject, Property
3. class Person(GraphObject):
4.     __primarykey__ = "name"
6.     name = Property()
7.     age = Property()

复制代码

完成例子代码：

1. from py2neo import  Graph, Node, Relationship, NodeMatcher# 当地默认配置（bolt://localhost:7687）graph = Graph("bolt://192.168.219.128:7687", auth=("neo4j", "test@123456"))# 创建节点zs= Node("Person", name="张三")ls = Node("Person", name="李四")# 创建关系knows = Relationship(zs, "knows", ls)#将节点和关系写入数据库graph.create(zs | ls | knows)matcher = NodeMatcher(graph)
2. # 查找标签为 Person 且 name 为 Alice 的节点
3. zs = matcher.match("Person", name="张三").first()
4. zs["age"] = 30
5. graph.push(zs)  # 将更改推送到数据库# 查找标签为 Person 且 name 为 Alice 的节点zs = matcher.match("Person", name="张三").first()print("=======执行完成=============")

复制代码

常用类和方法简表

类 / 方法	说明
Graph()	毗连数据库
Node()	创建节点
Relationship()	创建关系
graph.create()	向数据库写入节点/关系
graph.run()	执行 Cypher 查询
NodeMatcher()	查找节点
graph.delete()	删除节点或关系
graph.push()	更新节点/关系属性
graph.pull()	拉取数据库中最新属性

py2neo适用场景

1、图数据库建模：社交网络、知识图谱、推荐体系
2、复杂关系查询：比如“或人认识谁的朋友”
3、Cypher 脚本管理和自动化操作
4、与呆板学习/NLP 集成使用图布局建模数据
与其他Neo4j-Python驱动对比

驱动特点                        py2neo高级封装，易于上手，面向对象                neo4j（官方驱动）底层操作，性能好但略繁琐                neomodelDjango 风格 ORM，适合模型驱动开发                操作小结

功能	方法
毗连数据库	Graph(...)
创建节点	Node(...)
创建关系	Relationship(...)
插入数据	graph.create()
查找节点	NodeMatcher(graph).match()
执行查询	graph.run()
更新属性	graph.push()
删除节点关系	graph.delete()
清空数据库	graph.delete_all()

       特别说明：py2neo是一个功能强大、语法友爱、支持对象建模的 Neo4j Python 库，特别适合构建图数据库应用和做图布局数据的快速原型开发。
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