送书 | 用 Neo4j 理一理王者荣耀英雄之间千丝万缕的关系，挺好玩！

本次送书之前先给大家介绍我的好友周萝卜，他是一个非常有趣的人，经常使用python做一些骚操作！今天这篇文章就是他给大家带来的分享。下面是他的公众号，大家感兴趣的可以关注一下他哦！

正文开启

当我们进入王者荣耀游戏客户端，是可以在英雄关系页面看到不同英雄之间的关联信息的，比如花木兰和兰陵王之间的宿命，安其拉和亚瑟的单恋以及露娜与铠那命运弄人的兄妹之情等等

要厘清这些英雄之间的关系，还是比较困难的，尤其是还有很多中心英雄，与其有关系的英雄多大数十个。今天我们就通过 neo4j 数据库来处理这些错综复杂的关系，看看一直伴随我们每个王者峡谷的英雄都有着怎样的“朋友圈”呢

数据获取

找了很久，还是在网上找到了一个比较全面的英雄关系数据

https://www.haosix.com/gonglue/411

网页很简单，直接上 requests 爬取即可

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import os
import csvres = requests.get("https://www.haosix.com/gonglue/411")

然后我们通过 beautifulsoup 来解析网页

soup = BeautifulSoup(res.text)
div = soup.find('div', class_="bbcode-body bbcode-body-v2 markdown-body")
p_list = div.find_all("p")[2:-1]

现在列表 p_list 当中就是我们需要的数据了

接下来我们编写一个处理数据的函数，把网页上的数据转换成我们需要的形式

def deal_str(data):rel_dict = {}name = data.split("：")name1 = name[0]name_rel = name[1].split("、")if r"(" in name_rel[0]:for i in name_rel:tmp = i.split("(")rel_dict[tmp[0]] = tmp[1].split(")")[0]return [name1, rel_dict]return [name1, "无"]

我们来看下函数效果

deal_str('裴擒虎：杨玉环(女神与同伴)、公孙离(收留之人与同伴)、弈星(互补的同伴)、明世隐(下属与首领)、苏烈(下属与曾经上司)')

得到了英雄名称以及和他有关系的英雄关系信息

再下来就是保存到 csv 文件

def save_data_name(data_name, list_info):if not os.path.exists(data_name + r'.csv'):# 表头name = ["name","id"]# 建立DataFrame对象file_test = pd.DataFrame(columns=name, data=list_info)# 数据写入file_test.to_csv(data_name + r'.csv', encoding='utf-8', index=False)else:with open(data_name + r'.csv', 'a+', newline='', encoding='utf-8') as file_test:# 追加到文件后面writer = csv.writer(file_test)# 写入文件writer.writerows(list_info)

一切准备工作完毕之后，就可以整合代码了

content = {}
index = 0
for p in p_list:content = deal_str(p.text)save_data_name("name", [[content[0], index]])if type(content[1]) == dict:for k,v in content[1].items():print([content[0], k, v])save_data_relation("relation", [[content[0], k, v]])index += 1

处理过程如下

这要我们就得到了两个 csv 文件，一个保存了英雄名称，另一个保存了英雄关系信息

Neo4j 使用简介

Neo4j 是目前最为流行的图数据库，用于存储丰富的关系数据。图是由顶点（Vertex），边（Edge）和属性（Property）组成的，顶点和边都可以设置属性，顶点也称作节点，边也称作关系，每个节点和关系都可以由一个或多个属性

对于 Neo4j 的安装就不再赘述了，想我这里就是在自己本地的 Windows 上安装了一个，还是比较简单的

安装完成之后，我们一般可以在本地开发 Neo4j 控制浏览器

http://localhost:7474/browser/

然后我们把前面生成的两个文件放到 Neo4j 安装目录的 import 文件夹下（安全考虑，Neo4j 默认只能从该目录下导入文件）

接下来我们在 Neo4j 命令行中编写 Cypher 命令，先导入 csv 文件
英雄名称文件：

LOAD CSV WITH HEADERS FROM "file:///name.csv" AS line MERGE (p:person{name:line.name,id:line.id})

英雄关系文件：

LOAD CSV WITH HEADERS FROM "file:///relation.csv" AS relations MATCH (entity1:person{name:relations.name1}), (entity2: person{name:relations.name2}) CREATE (entity1)-[:rel{relation:relations.relation}]->(entity2)

如果一切不出意外，我们就已经完成了数据导入，下面就可以查看关系了

MATCH p=()-->() return p;

我们先来看一张整体图

不是特别清晰，我们来看看局部

好了，今天的分享就到这里，我们下次见，不要忘记一键三连哦！

送书时间

本次送书是《对比Excel，轻松学习Python报表自动化》，这本书的主题就是数据分析师角度的报表自动化。

全书主要分为 4 个部分：

第 1 部分介绍 Python 基础知识，让读者对 Python 中常用的操作和概念有所了解；
第 2 部分介绍格式相关的设置方法，包括字体设置、条件格式设置等内容；
第 3 部分介绍各种类型的函数；
第 4 部分介绍自动化相关的其他技能，比如自动发送邮件、自动打包等操作。

真正做过数据分析师的人应该知道，一份报表大体其实就两部分：数据处理+格式设置。

数据处理就是对数据进行缺失值、重复值、异常值、还有加减乘除等处理。

格式设置主要就是字体设置、单元格设置、条件格式这些。

关于数据处理，第一本书《对比Excel，轻松学习Python数据分析》讲得差不多了，《对比Excel，轻松学习Python报表自动化》一书更多讲述格式设置和函数运算等内容。

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