neo4j︱与python结合的py2neo使用教程（四）

悟乙己

发布于 2019-05-26 10:08:54

8.2K0

发布于 2019-05-26 10:08:54

文章被收录于专栏：素质云笔记素质云笔记

同时参考文献：

一、创建与基本使用、属性查询

1.1 创建节点与关系

举个简单的例子：

from py2neo import Node, Relationship
a = Node("Person", name="Alice")
b = Node("Person", name="Bob")
ab = Relationship(a, "KNOWS", b)
>>> ab
>>> (alice)-[:KNOWS]->(bob)

新建两个节点a、b，分别具有一个name属性值，还新建a与b之间有向关系ab，ab的label为KNOWS。

其中：

class Node(*labels, **properties)
class Relationship(start_node, type, end_node, **properties)

Node 和 Relationship 都继承了 PropertyDict 类，它可以赋值很多属性，类似于字典的形式，例如可以通过如下方式对 Node 或 Relationship 进行属性赋值，接着上面的代码，实例如下:

a['age'] = 20
b['age'] = 21
r['time'] = '2017/08/31'
print(a, b, r)

运行结果：

(alice:Person {age:20,name:"Alice"}) (bob:Person {age:21,name:"Bob"}) (alice)-[:KNOWS {time:"2017/08/31"}]->(bob)

可见通过类似字典的操作方法就可以成功实现属性赋值。

另外还可以通过 setdefault() 方法赋值默认属性，例如：

a.setdefault('location', '北京')
print(a)
>>> (alice:Person {age:20,location:"北京",name:"Alice"})

另外也可以使用 update() 方法对属性批量更新，接着上面的例子实例如下：

data = {
    'name': 'Amy',
    'age': 21
}
a.update(data)
print(a)

其中包含的节点属性有：

hash(node) 返回node的ID的哈希值
nodekey 返回node的属性值，没有此属性就返回None
nodekey = value 设定node的属性值
del nodekey 删除属性值，如果不存在此属性报KeyError
len(node) 返回node属性的数量
dict(node) 返回node所有的属性
walk(node) 返回一个生成器且只包含一个node
labels() 返回node的标签的集合
has_label(label) node是否有这个标签
add_label(label) 给node添加标签
remove_label(label) 删除node的标签
clear_labels() 清楚node的所有标签
update_labels(labels) 添加多个标签，注labels为可迭代的

其中连接的属性有：

hash(relationship) 返回一个关系的hash值
relationshipkey 返回关系的属性值
relationshipkey = value 设定关系的属性值
del relationshipkey 删除关系的属性值
len(relationship) 返回关系的属性值数目
dict(relationship) 以字典的形式返回关系的所有属性
walk(relationship) 返回一个生成器包含起始node、关系本身、终止node
type() 返回关系type

1.2 子图Subgraphs

class Subgraph(nodes, relationships) 子图是节点和关系不可变的集合。

from py2neo import Node, Relationship

a = Node('Person', name='Alice')
b = Node('Person', name='Bob')
r = Relationship(a, 'KNOWS', b)
s = a | b | r
print(s)
>>> ({(alice:Person {name:"Alice"}), (bob:Person {name:"Bob"})}, {(alice)-[:KNOWS]->(bob)})

还可以通过 nodes() 和 relationships() 方法获取所有的 Node 和 Relationship，实例如下：

print(s.nodes())
print(s.relationships())

另外还可以利用 & 取 Subgraph 的交集，例如：

s1 = a | b | r
s2 = a | b
print(s1 & s2)
>>> ({(alice:Person {name:"Alice"}), (bob:Person {name:"Bob"})}, {})

还可以进行一些额外操作：

from py2neo import Node, Relationship, size, order
s = a | b | r
print(s.keys())
print(s.labels())
print(s.nodes())
print(s.relationships())
print(s.types())
print(order(s))
print(size(s))

>>> frozenset({'name'})
>>> frozenset({'Person'})
>>> frozenset({(alice:Person {name:"Alice"}), (bob:Person >>> >>> >>> {name:"Bob"})})
>>> frozenset({(alice)-[:KNOWS]->(bob)})
>>> frozenset({'KNOWS'})
>>> 2
>>> 1

其中子图拥有的属性内容：

subgraph | other | … 子图的并
subgraph & other & … 子图的交
subgraph - other - … 子图的差
subgraph ^ other ^ … 子图对称差
subgraph.keys() 返回子图节点和关系所有属性的集合
subgraph.labels() 返回节点label的集合
subgraph.nodes() 返回所有节点的集合
subgraph.relationships() 返回所有关系的集合
subgraph.types() 返回所有关系的type的集合
order(subgraph) 返回子图节点的数目
size(subgraph) 返回子图关系的数目

1.3 Walkable Types

Walkable Types是一个拥有遍历功能的子图。最简单的构造就是把一些子图合并起来:

from py2neo import Node, Relationship

a = Node('Person', name='Alice')
b = Node('Person', name='Bob')
c = Node('Person', name='Mike')
ab = Relationship(a, "KNOWS", b)
ac = Relationship(a, "KNOWS", c)
w = ab + Relationship(b, "LIKES", c) + ac
print(w)
>>> (alice)-[:KNOWS]->(bob)-[:LIKES]->(mike)<-[:KNOWS]-(alice)

另外我们可以调用 walk() 方法实现遍历，实例如下：

from py2neo import walk

for item in walk(w):
    print(item)

>>> 
(alice:Person {name:"Alice"})
(alice)-[:KNOWS]->(bob)
(bob:Person {name:"Bob"})
(bob)-[:LIKES]->(mike)
(mike:Person {name:"Mike"})
(alice)-[:KNOWS]->(mike)
(alice:Person {name:"Alice"})

可以看到它从 a 这个 Node 开始遍历，然后到 b，再到 c，最后重新回到 a。

另外还可以利用 start_node()、end_node()、nodes()、relationships() 方法来获取起始 Node、终止 Node、所有 Node 和 Relationship，例如：

print(w.start_node())
print(w.end_node())
print(w.nodes())
print(w.relationships())

>>> (alice:Person {name:"Alice"})
>>> (alice:Person {name:"Alice"})
>>> ((alice:Person {name:"Alice"}), (bob:Person {name:"Bob"}), (mike:Person {name:"Mike"}), (alice:Person {name:"Alice"}))
>>> ((alice)-[:KNOWS]->(bob), (bob)-[:LIKES]->(mike), (alice)-[:KNOWS]->(mike))

相关属性：

walk(walkable) 转为一个生成器包含节点和关系
start_node() 返回walk()的起始节点
end_node() 返回walk()的最后节点
nodes() 返回walk()所有节点的元组
relationships() 返回walk()所有关系的元组

1.4 连接已有图数据库 - .Graph()

在 database 模块中包含了和 Neo4j 数据交互的 API，最重要的当属 Graph，它代表了 Neo4j 的图数据库

test_graph = Graph(
    "http://localhost:7474", 
    username="neo4j", 
    password="xxxx"
)

test_graph,就连接上了电脑中默认的图数据库，就可以进行查询了。

还可以利用 create() 方法传入 Subgraph 对象来将关系图添加到数据库中，实例如下：

from py2neo import Node, Relationship, Graph

a = Node('Person', name='Alice')
b = Node('Person', name='Bob')
r = Relationship(a, 'KNOWS', b)
s = a | b | r
graph = Graph(password='123456')
graph.create(s)

另外我们也可以单独添加单个 Node 或 Relationship，实例如下：

from py2neo import Graph, Node, Relationship

graph = Graph(password='123456')
a = Node('Person', name='Alice')
graph.create(a)
b = Node('Person', name='Bob')
ab = Relationship(a, 'KNOWS', b)
graph.create(ab)

1.5 其他应用

查找是否存在节点 - exists(subgraph)

print(test_graph.exists(node3))

节点的度数

test_graph.degree(node3)

二、查询方式

2.1 结果查询-.run/.data/.match

比较传统的方式：通过nodes的ID进行检索

graph = Graph()
# 其中的数字对应的是节点，ID
# 这个ID不按顺序来的，要注意
graph.nodes[1234]
graph.nodes.get(1234)

还有一种方式，**match**的方式：

# .run/.data查询
test_graph.data("MATCH (a:Person {name:'You'}) RETURN a")
>>> [{'a': (c7d1cb9:Person {name:"You"})}]
list(test_graph.run("MATCH (a:Person {name:'You'}) RETURN a"))
>>>[('a': (c7d1cb9:Person {name:"You"}))]
test_graph.run("MATCH (a:Person {name:'You'}) RETURN a").data()
>>>[{'a': (c7d1cb9:Person {name:"You"})}]
# 查询关系
test_graph.run("MATCH (a:Person {name:'You'})-[b:FRIEND]->(c:Person {name:'Johan'}  )   RETURN a,b,c")

graph.run()，之中填写的是查询语句。查询的结果也可以转换为dataframe的格式：

pd.DataFrame(test_graph.data("MATCH (a:Person {name:'Anna'}) RETURN a"))
                  a
0  {'name': 'Anna'}
1  {'name': 'Anna'}
2  {'name': 'Anna'}
3  {'name': 'Anna'}

其中需要注意的是，查询出来的结果是dict/list格式的，并不是graph型，于是不能进行后续查询。

查询出来的结果，可以标准化成一些表格的格式：

# graph查询
graph.run("MATCH (n:leafCategory) RETURN n LIMIT 25").data()  # list型
graph.run("MATCH (n:leafCategory) RETURN n LIMIT 25").to_data_frame()  # dataframe型
graph.run("MATCH (n:leafCategory) RETURN n LIMIT 25").to_table()  # table

2.2 查找节点-.find/.find_one

查找节点的个数：

# 节点个数
len(graph.nodes)
len(graph.nodes.match("leafCategory")) # 某类别的节点个数

通过find进行节点查询

另外的可以通过find的方式进行查找：

.find,查找全部，需要传入的不定参数label、property_key、property_value、limit，返回符合筛选条件节点的生成器
.find_one,只查找单节点，需要传入的不定参数label、property_key、property_value，返回符合筛选条件一个节点，即使多个都满足，也会返回唯一节点

# 查找全部
graph=test_graph.find(label='Person')
for node in graph:
    print(node)
>>>(b54ad74:Person {age:18,name:"Johan"})
(b1d7b9d:Person {name:"Rajesh"})
(cf7fe65:Person {name:"Anna"})
(d780197:Person {name:"Julia"})
# 查找单节点
test_graph.find_one(label='Person',property_key='name',property_value='You')
>>> (c7d1cb9:Person {name:"You"})

此时返回的是可复用的图类型，就可以去衡量相关属性。

节点是否存在的判断

# 该节点是否存在
test_graph.exists(graph.nodes[1234])

2.3 更灵活的查询 - NodeMatcher

py2neoV3有这个函数，py2neoV4没有该函数了，各位注意！！变成这个函数了：class py2neo.matching.NodeMatcher(graph)参考v4 Handbook

NodeMatcher是为更好的查询节点，支持更多的查询条件，比graph更友好

selector = NodeMatcher(test_graph)
#selector = NodeSelector(test_graph)
list(selector.select("Person", name="Anna"))
list(selector.select("Person").where("_.name =~ 'J.*'", "1960 <= _.born < 1970"))

在这里我们用 NodeSelector 来筛选 age 为 21 的 Person Node，实例如下：

from py2neo import Graph, NodeSelector

graph = Graph(password='123456')
selector = NodeMatcher(graph)
#selector = NodeSelector(graph)
persons = selector.select('Person', age=21)
print(list(persons))

另外也可以使用 where() 进行更复杂的查询，例如查找 name 是 A 开头的 Person Node，实例如下：

from py2neo import Graph, NodeSelector

graph = Graph(password='123456')
selector = NodeMatcher(graph)
persons = selector.select('Person').where('_.name =~ "A.*"')
print(list(persons))

另外也可以使用 order_by() 进行排序：

from py2neo import Graph, NodeSelector

graph = Graph(password='123456')
selector = NodeMatcher(graph)
persons = selector.select('Person').order_by('_.age')
print(list(persons))

还包括：

first()返回单个节点
limit(amount)返回底部节点的限值条数
skip(amount)返回顶部节点的限值条数
order_by(*fields)排序
where(*conditions, **properties)筛选条件

2.3 match() 或 match_one() 查找Relationship

.match 匹配关系
.match_one，匹配并返回所有满足条件的一条关系

// 此时start_node为节点
for rel in test_graph.match(start_node=node3, rel_type="FRIEND"):
    print(rel.end_node()["name"])
>>>Johan
Julia
Andrew

# match_one
test_graph.match_one(start_node=node3, rel_type="FRIEND")
>>> (c7d1cb9)-[:FRIEND]->(b54ad74)

2.4 类似set的重设 - push、setdefault、update

push 跟set一样：更新、添加，push(subgraph) 更新节点、关系或子图

push

node = test_graph.find_one(label='Person')
node['age'] = 18
test_graph.push(node)
print(test_graph.find_one(label='Person'))
>>> (b54ad74:Person {age:18,name:"Johan"})

PropertyDict 类属性

a = Node('Person', name='Alice')
a['age'] = 20

因为a集成了PropertyDict 类属性，所以可以像dict一样进行简单赋值或添加。

setdefault() 方法

a.setdefault('location', '北京')
print(a)
>>> (alice:Person {age:20,location:"北京",name:"Alice"})

但如果赋值了 location 属性，则它会覆盖默认属性

update() 方法对属性批量更新

data = {
    'name': 'Amy',
    'age': 21
}
a.update(data)
print(a)

2.5 删除 - .delete()/.delete_all()

delete(subgraph) 删除节点、关系或子图

delete_all() 删除数据库所有的节点和关系

from py2neo import Graph

graph = Graph(password='123456')
node = graph.find_one(label='Person')
relationship = graph.match_one(rel_type='KNOWS')
graph.delete(relationship)
graph.delete(node)

在删除 Node 时必须先删除其对应的 Relationship，否则无法删除 Node。

三、OGM - Object Graph Mapping

参考：https://cuiqingcai.com/4778.html

可以实现一个对象和 Node 的关联，例如：

from py2neo.ogm import GraphObject, Property, RelatedTo, RelatedFrom


class Movie(GraphObject):
    __primarykey__ = 'title'

    title = Property()
    released = Property()
    actors = RelatedFrom('Person', 'ACTED_IN')
    directors = RelatedFrom('Person', 'DIRECTED')
    producers = RelatedFrom('Person', 'PRODUCED')

class Person(GraphObject):
    __primarykey__ = 'name'

    name = Property()
    born = Property()
    acted_in = RelatedTo('Movie')
    directed = RelatedTo('Movie')
    produced = RelatedTo('Movie')

我们可以用它来结合 Graph 查询，例如：

from py2neo import Graph
from py2neo.ogm import GraphObject, Property

graph = Graph(password='123456')


class Person(GraphObject):
    __primarykey__ = 'name'

    name = Property()
    age = Property()
    location = Property()

person = Person.select(graph).where(age=21).first()
print(person)
print(person.name)
print(person.age)

>>><Person name='Alice'>
>>>Alice
>>>21

这样我们就成功实现了对象和 Node 的映射。

我们可以用它动态改变 Node 的属性，例如修改某个 Node 的 age 属性，实例如下：

person = Person.select(graph).where(age=21).first()
print(person.__ogm__.node)
person.age = 22
print(person.__ogm__.node)
graph.push(person)
>>>(ccf5640:Person {age:21,location:"北京",name:"Mike"})
>>>(ccf5640:Person {age:22,location:"北京",name:"Mike"})

另外我们也可以通过映射关系进行 Relationship 的调整，例如通过 Relationship 添加一个关联 Node，实例如下：

from py2neo import Graph
from py2neo.ogm import GraphObject, Property, RelatedTo

graph = Graph(password='123456')

class Person(GraphObject):
    __primarykey__ = 'name'

    name = Property()
    age = Property()
    location = Property()
    knows = RelatedTo('Person', 'KNOWS')

person = Person.select(graph).where(age=21).first()
print(list(person.knows))
new_person = Person()
new_person.name = 'Durant'
new_person.age = 28
person.knows.add(new_person)
print(list(person.knows))

运行结果：

[<Person name='Bob'>]
[<Person name='Bob'>, <Person name='Durant'>]

这样我们就完成了 Node 和 Relationship 的添加，同时由于设置了 primarykey 为 name，所以不会重复添加。

但是注意此时数据库并没有更新，只是对象更新了，如果要更新到数据库中还需要调用 Graph 对象的 push() 或 pull() 方法，添加如下代码即可：

graph.push(person)

也可以通过 remove() 方法移除某个关联 Node，实例如下：

person = Person.select(graph).where(name='Alice').first()
target = Person.select(graph).where(name='Durant').first()
person.knows.remove(target)
graph.push(person)
graph.delete(target)

这里 target 是 name 为 Durant 的 Node，代码运行完毕后即可删除关联 Relationship 和删除 Node。

以上便是 OGM 的用法，查询修改非常方便，推荐使用此方法进行 Node 和 Relationship 的修改。

更多内容可以查看：http://py2neo.org/v3/ogm.html#module-py2neo.ogm。