Введение

Примеры

Импорт и аутентификация

 from py2neo import authenticate, Graph, Node, Relationship
authenticate("localhost:7474", "neo4j", "<pass>")
graph = Graph()

 

Вы должны убедиться, что база данных Neo4j существует по адресу localhost: 7474 с соответствующими учетными данными.

graph объект является вашим интерфейсом к экземпляру Neo4j в остальной части коды питона. Скорее слава делает эту глобальную переменную, вы должны держать его в классе по __init__ методу.

Добавление узлов в график Neo4j

 results = News.objects.todays_news()
for r in results:
    article = graph.merge_one("NewsArticle", "news_id", r)
    article.properties["title"] = results[r]['news_title']
    article.properties["timestamp"] = results[r]['news_timestamp']
    article.push()
    [...]

 

Добавление узлов графа является довольно простым, graph.merge_one важен , так как он предотвращает повторяющиеся элементы. (Если запустить скрипт дважды, то во второй раз он обновит заголовок и не создаст новые узлы для тех же статей)

timestamp должна быть целым числом , а не строка даты , как Neo4j реально не имеют даты тип данных. Это вызывает проблемы сортировки, когда вы сохраняете дату как '05 -06-1989'

article.push() является вызовом , который фактически совершает операцию в Neo4j. Не забудьте этот шаг.

Добавление отношений в график Neo4j

 results = News.objects.todays_news()
for r in results:
    article = graph.merge_one("NewsArticle", "news_id", r)
    if 'LOCATION' in results[r].keys():
        for loc in results[r]['LOCATION']:
            loc = graph.merge_one("Location", "name", loc)
            try:
                rel = graph.create_unique(Relationship(article, "about_place", loc))
            except Exception, e:
                print e

 

create_unique важно для предотвращения дубликатов. Но в остальном это довольно простая операция. Имя отношения также важно, так как вы используете его в сложных случаях.

Запрос 1: Автозаполнение в заголовках новостей

 def get_autocomplete(text):
    query = """
    start n = node(*) where n.name =~ '(?i)%s.*' return n.name,labels(n) limit 10;
    """
    query = query % (text)
    obj = []
    for res in graph.cypher.execute(query):
        # print res[0],res[1]
        obj.append({'name':res[0],'entity_type':res[1]})
    return res

 

Это образец монограмма запрос , чтобы получить все узлы с имуществом name , которое начинается с аргументом text .

Запрос 2: Получить статьи новостей по месту на определенную дату

 def search_news_by_entity(location,timestamp):
    query = """
    MATCH (n)-[]->(l) 
    where l.name='%s' and n.timestamp='%s'
    RETURN n.news_id limit 10
    """

    query = query % (location,timestamp)

    news_ids = []
    for res in graph.cypher.execute(query):
        news_ids.append(str(res[0]))

    return news_ids

 

Вы можете использовать этот запрос , чтобы найти все статьи новостей (n) подключен к месту (l) отношения.

Cypher Query Samples

Подсчет статей, связанных с конкретным человеком с течением времени

 MATCH (n)-[]->(l) 
where l.name='Donald Trump'
RETURN n.date,count(*) order by n.date

 

Поиск других людей / мест, связанных с теми же новостными статьями, что и у Трампа, по крайней мере с 5 узлами общих отношений.

MATCH (n:NewsArticle)-[]->(l)
where l.name='Donald Trump'
MATCH (n:NewsArticle)-[]->(m)
with m,count(n) as num where num>5
return labels(m)[0],(m.name), num order by num desc limit 10

Синтаксис

Параметры

Примечания