py4neo V4基操

连接到neo4j

from py2neo import  Graph
graph = Graph("http://localhost:7474", username="neo4j", password="123456")
#localhost可为启动了neo4j服务的服务器地址

建立节点

from py2neo import Node
skill = 'skill'
name = '如来神掌'
attack = '100000'
power = 1000
lossmg = 15
name_node = Node(skill,name=name,attack=attack,power=power,lossmg=lossmg)
graph.create(name_node)

一个节点的数据形式是 {id:label {attri1:1,attri2:2}}这样的；其中label可以理解为sql类的数据库中的表名，id是这个节点的id，后面的字典就是这个节点的属性。
Node中第一个skill为label，一个后面的name等是属性的赋值操作；create将该节点在graph中创建，这样它才是一个有灵魂的节点。
注意属性名称里最好不要包含名为attri的属性，会报一个错误，似乎是和内部的一个参数名同名了。

将excel中的数据导入neo4j中，每一行数据作为一个节点：

from py2neo import Node
import tqdm
import pandas as pdclass ExcelToNeo4j(object):"""将excel中数据存入neo4j"""def __init__(self, delete=True):"""建立连接,高清有码"""self.graph = Graph("http://111.229.***.138:7474", username="neo4j", password="****")if delete:self.graph.delete_all()def NodeType(self, lable_name, attri):"""拼接Node执行字符串"""node = "name_node = Node(" + lable_name + ","for at in attri:node += at + "=" + at + ","node = node[:-1]+")"return nodedef create_node(self, lable_name, node_list_key, attri):"""建立节点node_list_key: [[attri1,attri2,...],[]]attri: 属性名称list"""# print('attri:',attri) #属性值里面的key名称不要出现attri，会和原始参数冲突locals()[lable_name] = lable_namewith tqdm(total=len(node_list_key)) as pbar:for attri_list in node_list_key:#name_node = Node(lable_name, name=name)for key,value in list(zip(attri,attri_list)):locals()[key] = value  loc = locals()print(self.NodeType(lable_name, attri))exec(self.NodeType(lable_name, attri))name_node = loc['name_node']self.graph.create(name_node)pbar.update(1)pbar.close()print("create node end")def data_extraction(data):"""节点数据抽取"""# 取出code到listnode_list_key = []for i in range(0, len(data)):node_list_key.append(data[data.columns[0]][i])# value抽出作属性node_list_value = []for i in range(0, len(data)):node_list_value.append([])for n in range(0, len(data.columns)):# 取出表头名称data.columns[i]node_list_value[i].append(data[data.columns[n]][i])# 将list中浮点及整数类型全部转成string类型node_list_value = [[str(i) for i in item] for item in node_list_value]return node_list_key, node_list_valuedata_player = pd.read_excel('./player.xlsx', header=0, encoding='utf8')
node_list_key, node_list_value = data_extraction(data_player)
create_data = DataToNeo4j()
create_data.create_node('player', node_list_value,data_player.columns)

attri_value：[[value11,value12,…],[value21,value22,…]]这样一个列表，元素代表一行数据对应的属性值。
attri：[attri1,attri2,…]，包括各个属性的名称，pandas的DataFrame直接取columns就行。
NodeType用来拼接出
“name_node = Node(skill,name=name,attack=attack,power=power,lossmg=lossmg)”这样一串字符串，用locals()创建了与字符串同样的变量名并且赋值，注意loc = locals()和name_node = loc[‘name_node’]是必要的，不然name_node这个变量不会被下面的语句识别。
这样就可以适应各种属性名称，不用手动打上去了~不知道有没有其他官方一点的做法，求教了！

建立关系

from py2neo import Node, Graph, Relationship
graph = Graph("http://localhost:7474", username="neo4j", password="123456")
node1 = Node('skill',name='如来神掌',attack=100000,power=100,lossmg=15)
node2 = Node('people',name='阿星',hp=100000,mg=100)
graph.create(node1)
graph.create(node2)
properties = {'国籍':'中国','属性':'佛性'}
rel = Relationship(node1,'归属', node2,**properties)
graph.create(rel)

这样就建立了技能表’skill’里的’如来神掌’节点归属到人物表’people’里的阿星的关系了；这里面有个参数properties是表示这个关系的属性，要写成字典的形式，和节点的属性差不多意思。

有合就有离，怎么把如来神掌抢到自己的节点上

graph.separate(rel)

这样一下，它们就分开，在一起总比分开难~

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