python连接neo4j数据库

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python连接neo4j数据库

2023-07-16 08:40| 来源: 网络整理| 查看: 265

引言：本文主要介绍的是利用python工具pycharm连接neo4j数据并创建数据节点和节点关系，不会涉及到neo4j的基础环境搭建，如果有小伙伴不会neo4j基础环境搭建可以：

https://www.baidu.com/

连接neo4j需要用到的库

py2neo 这个库就是专门用来连接驱动neo4j的库这里我用的python版本和py2neo的版本是：

在这里插入图片描述目前python版本和neo4j数据库契合的版本有那么些：

Python 2.7 / 3.3 / 3.4 / 3.5 Neo4j 2.0 / 2.1 / 2.2 / 2.3 / 3.0

连接数据库操作 from py2neo import * graph = Graph('http://127.0.0.1(这里的IP根据每个人的地址来写):7474', username="这里是你的用户名好吧", password="你的数据库密码")

上边是比较小白的写法，你也可以这样写：

graph = Graph("http://127.0.0.1:7474",auth=("账号","密码"))

这样写：

g = Graph('http://账号:密码@127.0.0.1:7474')

连接上数据库之后我们用一些数据来对它进行一些节点的创建。我这里用的是基于CSV文件来对neo4j数据库进行关系创建，这是我的csv文件的一些内容：在这里插入图片描述数据来源于wake瑜伽网，没错是爬下来的，爬虫代码就不贴出来了。

下边是是实现过程：

1，首先是读取文件：

frame = pd.read_csv(r"C:/data/",encoding='gbk')

2，然后遍历获取文件的头：

for i in frame.index: '''获取数据''' yoga_name = frame["招式"].values[i] yoga_ms = frame["描述"].values[i] yoga_yc = frame["益处"].values[i] yoga_zysx = frame["注意事项"].values[i] yoga_cjwt = frame["常见问题"].values[i]

3，把遍历得出来的头保存为str类型的数据以免出现参数错误：

yoga_name = str(yoga_name) yoga_ms = str(yoga_ms) yoga_yc = str(yoga_yc) yoga_zysx = str(yoga_zysx) yoga_cjwt = str(yoga_cjwt)

4，数据读取了，格式转换了，开始进入节点创建：

yoga_node = Node('招式', name=yoga_name) graph.merge(yoga_node) ## merge方法是将重复数据去除掉，只留第一个 ms_node = Node('描述', name=yoga_ms) yc_node = Node('益处', name=yoga_yc) zysx_node = Node('注意事项', name=yoga_zysx) cjwt_node = Node('常见问题', name=yoga_cjwt)

5，节点创建完了，开始创建节点与节点之间的关系：

# 瑜伽类 yoga_2 = Relationship(yoga_node, '描述', ms_node) yoga_3 = Relationship(yoga_node, '益处', yc_node) yoga_4 = Relationship(yoga_node, '注意事项', zysx_node) yoga_5 = Relationship(yoga_node, '常见问题', cjwt_node)

6，所有东西都准备好了之后，我们开始创建操作：

try: graph.create(yoga_2) except: continue try: graph.create(yoga_3) except: continue try: graph.create(yoga_4) except: continue try: graph.create(yoga_5) except: continue 完整代码

数据集下载地址：链接：https://pan.baidu.com/s/1utGHNHy7k-JqzBEqI6wWRA 提取码：fuck

以上就是python连接neo4j数据的一些小操作了，以下是完整代码：

from py2neo import * import pandas as pd graph = Graph('http://127.0.0.1(这里的IP根据每个人的地址来写):7474', username="这里是你的用户名好吧", password="你的数据库密码") def yogadata(): count = 0 frame = pd.read_csv(r"C:/data/", encoding='gbk') for i in frame.index: '''获取数据''' yoga_name = frame["招式"].values[i] yoga_ms = frame["描述"].values[i] yoga_yc = frame["益处"].values[i] yoga_zysx = frame["注意事项"].values[i] yoga_cjwt = frame["常见问题"].values[i] yoga_name = str(yoga_name) yoga_ms = str(yoga_ms) yoga_yc = str(yoga_yc) yoga_zysx = str(yoga_zysx) yoga_cjwt = str(yoga_cjwt) yoga_node = Node('招式', name=yoga_name) graph.merge(yoga_node) ## merge方法是将重复数据去除掉，只留第一个 ms_node = Node('描述', name=yoga_ms) yc_node = Node('益处', name=yoga_yc) zysx_node = Node('注意事项', name=yoga_zysx) cjwt_node = Node('常见问题', name=yoga_cjwt) # 瑜伽类 yoga_2 = Relationship(yoga_node, '描述', ms_node) yoga_3 = Relationship(yoga_node, '益处', yc_node) yoga_4 = Relationship(yoga_node, '注意事项', zysx_node) yoga_5 = Relationship(yoga_node, '常见问题', cjwt_node) try: graph.create(yoga_2) except: continue try: graph.create(yoga_3) except: continue try: graph.create(yoga_4) except: continue try: graph.create(yoga_5) except: continue count += 1 print(count) yogadata()

结果展示：结果图可以看到灰常完美！

如果对你有帮助，不妨一键三连，么么哒么么叽！ lbwnb！

最后呢，我在本篇文章的基础上迭代了python 对 neo4j数据库进行连接和增删改查的一些方法，有兴趣的可以看看基础CQL语句连接neo4j数据库

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