使用python语言操作neo4j数据库
对于python开发者来说，Py2neo库可以完成对neo4j的操作。
首先安装Py2neo，建立数据库连接。Py2neo使用pip安装：
pip install py2neo
连接数据库
建立连接代码示例：定义movie_db为待使用的neo4j连接[默认的账号密码均为“neo4j”，若已修改则为新的，我的密码已修改为“12345678”]
# Graph("http://127.0.0.1:7474",auth=("账号","密码"))
import py2neo
Movie_db=Graph("http://localhost:7474",auth=("neo4j","12345678"))
后续添加结点时可能会报错，== Cannot decode response content as JSON ==
此时只需要将连接语句修改为：即指定连接数据库name=‘neo4j’
Movie_db=Graph("http://localhost:7474",auth=("neo4j","12345678"),name='neo4j')
建立结点、关系
建立结点时候要定义结点的标签和一些基本属性。
Node：节点
基本语法：
node_1=Node（*labels，**properties）
Movie_db.create(node_1)
注意：代码中，test_graph.create(node_1)的作用是将本地创建的node放入数据库中，后面关系、路径等，在本地创建以后，均需要create。
node_1 = Node('英雄',name = '张无忌')
node_2 = Node('英雄',name = '杨逍',武力值='100')
node_3 = Node('派别',name = '明教')
# 存入图数据库
test_graph.create(node_1)
test_graph.create(node_2)
test_graph.create(node_3)
print(node_1)
Relationship:关系
基本语法：
Relationship（(start_node, type, end_node, **properties)）
例如建立两个测试的结点：
test_node_1 = Node(label = "person",name="test_node_1")# 头实体
test_node_2 = Node(label = "movie",name ="test_node_2")# 尾实体
#Movie_db.create(test_node_2)#建立尾结点
# 关系
relation = Relationship(test_node_1, "DIRECTED", test_node_2)
# 创建关系（连带创建节点）
Movie_db.create(relation)
表示创建两个结点关系为test_node_1导演了,test_node_2。需要注意的是，如果建立关系的时候起始结点不存在，则建立关系的同时会建立这个结点。
Path:路径
基本语法：
Path(*entities)
注意entities是实体（关系，节点都可以作为实体）。
例如
from py2neo import Path
# 建一个路径：比如按照该路径查询，或者遍历的结果保存为路径
node_4,node_5,node_6 = Node(name='阿大'),Node(name='阿二'),Node(name='阿三')
path_1 = Path(node_4,'小弟',node_5,Relationship(node_6, "小弟", node_5),node_6)
Movie_db.create(path_1)
print(path_1)
* Subgraph:子图
子图是节点和关系的任意集合，它也是 Node、Relationship 和 Path 的基类。
基本语法：
Subgraph(nodes, relationships)
空子图表示为None，使用bool（）可以测试是否为空。参数要按数组输入，如下面代码。
# 创建一个子图，并通过子图的方式更新数据库
node_1 = Node('英雄',name = '张无忌')
node_7 = Node('英雄',name = '张翠山')
node_8 = Node('英雄',name = '殷素素')
node_9 = Node('英雄',name = '狮王')
relationship7 = Relationship(node_1,'生父',node_7)
relationship8 = Relationship(node_1,'生母',node_8)
relationship9 = Relationship(node_1,'义父',node_9)
subgraph_1 = Subgraph(nodes = [node_7,node_8,node_9],relationships = [relationship7,relationship8,relationship9])
Movie_db.create(subgraph_1)
删除结点
删除数据库中所有节点和关系：
Movie_db.delete_all()
其他删除方法如下（删除的基础是查询，但凡查询条件没错，就不会删错）：
# 删除所有：谨慎使用
# Movie_db.delete_all()
# 按照节点id删除：要删除某个节点之前，需要先删除关系。否则会报错：ClientError
Movie_db.run('match (r) where id(r) = 3 delete r')
# 按照name属性删除：先增加一个单独的节点：
node_x = Node('英雄',name ='韦一笑')
Movie_db.create(node_x)
Movie_db.run('match (n:英雄{name:\'韦一笑\'}) delete n')
# 删除一个节点及与之相连的关系
Movie_db.run('match (n:英雄{name:\'韦一笑\'}) detach delete n')
# 删除某一类型的关系
Movie_db.run('match ()-[r:喜欢]->() delete r;')
# 删除子图
# delete(self, subgraph)
修改结点
改的基础也是查询，查到就可以改，因此本文的重点放在查询上，下面示例简单修改。
# 改
# 将狮王的武力值改为100
node_9['武力值']=100
# 本地修改完，要push到服务器上哦
Movie_db.push(node_9)
查询结点
Movie_db的nodes属性包含图当中的所有节点信息，请查考下面代码：
for node in Movie_db.nodes:
print(node)
也可以使用match方法来找到相应节点，请参考以下代码：
n=Movie_db.nodes.match("Person")
for i in n:
print(i)
当然也可以进行更为细致的匹配，请参考以下代码
n=Movie_db.nodes.match("Person",name='Keanu Reeves')
for i in n:
print(i)
NodeMatcher
NodeMatcher：定位满足特定条件的节点。
基本语法：
NodeMatcher（graph）.match(*labels, **properties)
结合不同的方法可以取得不同的效果。主要方法表如下所示：
| 方法名 | 功能 |
|---|---|
| first() | 返回查询结果第一个Node，没有则返回空 |
| all() | 返回所有节点 |
| where(condition,properties) | 对查询结果二次过滤 |
| order_by | 排序 |
# 定义查询
nodes = NodeMatcher(Movie_db)
# 单个节点，按照label和name查询
## 查询节点：狮王
node_single = nodes.match("英雄", name="狮王").first()
print('单节点查询：\n',node_single )
## 按照label查询所有节点
node_hero = nodes.match("英雄").all()
print('查询结果的数据类型:',type(node_hero))
# 在查询结果中循环取值，用first()取出第一个值
i = 0
for node in node_hero:
print('label查询第{}个为：{}'.format(i,node))
i+=1
## 按照name查询所有节点：用all()取出所有值
node_name = nodes.match(name='张无忌').all()
print('name查询结果：',node_name)
# get（）方法按照id查询节点
node_id = nodes.get(1)
print('id查询结果：',node_id)
NodeMatch
NodeMatch：基本用法，
NodeMatch(graph, labels=frozenset({}), predicates=(), order_by=(), skip=None, limit=None)
可以看出，NodeMatch的参数和NodeMatcher的参数完全不同。后面是可以加很多条件的，包含的主要方法如下表：
| 方法 | 作用 |
|---|---|
| iter(match) | 遍历所匹配节点 |
| len(match) | 返回匹配到的节点个数 |
| all() | 返回所有节点 |
| count（） | 返回节点计数，评估所选择的节点 |
| limit(amount)、 返回节点的最大个数 | |
| order_by（*fields） | 按指定的字段或字段表达式排序。要引用字段或字段表达式中的当前节点，请使用下划线字符 |
| where(*predicates, **properties) | 二次过滤 |
from py2neo import NodeMatch
nodess = NodeMatch(Movie_db,labels=frozenset({'英雄'}))
# 遍历查询到的节点
print('='*15,'遍历所有节点','='*15)
for node in iter(nodess):
print(node)
# 查询结果计数
print('='*15,'查询结果计数','='*15)
print(nodess.count())
# 按照武力值排序查询结果:注意引用字段的方式，前面要加下划线和点：_.武力值
print('='*10,'按照武力值排序查询结果','='*10)
wu = nodess.order_by('_.武力值')
for i in wu:
print(i)
RelationshipMatcher
RelationshipMatcher:用于选择满足一组特定标准的关系的匹配器。
基础语法：
relation = RelationshipMatcher(Movie_db)
from py2neo import RelationshipMatcher
# 查询某条关系
relation = RelationshipMatcher(Movie_db)
# None表示any node哦！不是表示空
print('='*10,'hate关系查询结果','='*10)
x = relation.match(nodes=None, r_type='hate')
for x_ in x:
print(x_)
# 增加俩关系
re1_1 = Relationship(node_101,'情敌',node_102)
re1_2 = Relationship(node_102,'情敌',node_103)
test_graph.create(re1_1)
test_graph.create(re1_2)
# 情敌查询结果
print('='*10,'hate关系查询结果','='*10)
x = relation.match(nodes=None, r_type='情敌')
for x_ in x:
print(x_)
RelationshipMatch
基本语法：
RelationshipMatch(graph, nodes=None, r_type=None, predicates=(), order_by=(), skip=None, limit=None)
可以按照NodeMatch理解文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-715829.html
参考
https://zhuanlan.zhihu.com/p/437824721文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-715829.html
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