用于RDF存储和检索的Python + Redland示例

要在Python中使用Redland库进行RDF（Resource Description Framework）的存储和检索，您可以按照以下步骤进行操作：

安装Redland库：首先，确保您已经安装了Redland库。您可以使用pip命令来安装Python的Redland绑定库，如pip install redland。
导入所需的模块：在Python脚本中，导入所需的Redland模块，包括rdf、model和query。

from rdflib import Graph, Literal, Namespace, RDF, URIRef
from rdflib.namespace import FOAF, XSD

创建RDF图：使用Graph类创建一个RDF图对象。

g = Graph()

添加三元组：使用add方法向RDF图中添加三元组。

# 创建命名空间
ns = Namespace("http://example.org/")

# 添加三元组
g.add((ns.John, RDF.type, FOAF.Person))
g.add((ns.John, FOAF.name, Literal("John Smith")))
g.add((ns.John, FOAF.age, Literal(30, datatype=XSD.integer)))

存储RDF图：使用serialize方法将RDF图存储到文件中。

g.serialize("rdf_data.rdf", format="xml")

检索RDF图：使用SPARQL查询语言来检索RDF图中的数据。

# 执行SPARQL查询
query = """
    PREFIX foaf: <http://xmlns.com/foaf/0.1/>
    SELECT ?name ?age
    WHERE {
        ?person foaf:name ?name ;
                foaf:age ?age .
    }
"""

results = g.query(query)

# 遍历查询结果
for row in results:
    name = row.name
    age = row.age
    print(f"Name: {name}, Age: {age}")

在上面的代码中，我们首先导入了所需的Redland模块。然后，我们创建了一个RDF图对象，并使用add方法添加了一些三元组。接下来，我们使用serialize方法将RDF图存储为XML格式的文件。

最后，我们使用SPARQL查询语言来检索RDF图中的数据。我们定义了一个SPARQL查询，然后使用query方法执行查询，并遍历结果进行输出。

请注意，这只是一个简单的示例，您可以根据自己的需求和数据模型进行适当的调整和扩展。