Python结合cypher语言操作Neo4j图数据库用例

Neo4j是世界领先的开源图数据库。其语言操作简单直观。本文假设您已经安装了Neo4j数据库并且对知识图谱有一定的了解。Neo4j数据库的查询语言是CQL，即Cypher Query Language。正如Oracle数据库有查询语言SQL一样，Neo4j有CQL作为查询语言。您可以访问（https://www.w3cschool.cn/neo4j/neo4j_cql_introduction.html）学习cypher查询语言。

本文使用Python结合Cypher语言来操作Neo4j数据库。在上一篇文章：基于Brat标注数据集的Python分组网络的网络构建与搜索中，我们使用网络进行替代处理。学习完本文后，您立即可以使用快捷方便的Neo4j数据库。

1。数据结构

首先将数据放入表中。每行数据分别是“头实体”、“头实体类别”、“头实体关系”、“尾实体类别”、“尾实体”，如图：

可以将数据组织成这样的结构。我们为您提供一个非常方便的工具：“实体关系标注软件”（或者访问博客主页找到它）。该软件可以帮助您快速将文本组织为五元组，并与字符标签一一对应，并提供了很多便利。

2。上传数据

1。连接到数据库

#----打开数据库-----
from py2neo import Node, Relationship, Graph, NodeMatcher, RelationshipMatcher,Subgraph
graph = Graph("http://localhost:7474/", auth=("neo4j", "替换为你的密码"))

2。读取数据

path = r"C:UsersDELLdata5501-6000_input_pre_5元组.csv"

file = open(path,'r',encoding = 'utf-8').readlines()


con = list()
zh = ['病名','病症','其它','药名','诊断方案','治疗方案','包含','治疗','危险因素','辅助诊断','特征','并发','别名','作用','条件','诊断']

3。上传数据

for j in file:
    try:
        a = j.replace("t","").strip('n').split(",")
        # a = [eval(i) for i in a] #引号里面有引号-两对引号
        a = [i for i in a] #只有一对引号
        
        if (a[1] not in zh) or (a[2] not in zh) or (a[3] not in zh):
            continue
        #['甲状腺功能亢', '病名', '治疗', '其它', 'HCV感染患者']
        con.append(a)
    except:
        continue
    # print(a)


for j in con:
    
    try:
        selector = NodeMatcher(graph) #创建图，实质上为句柄
        # ---创建头实体节点---
        entity1 = selector.match(j[1], name = j[0]) #检索是否存在头实体节点
        if len(list(entity1)) == 0: #不存在头实体节点，则创建头实体
            entity1_node = Node(j[1], name = j[0])
            graph.create(entity1_node) #创建头实体
        else: #存在头实体节点，跳过
            pass

        # ---创建尾实体节点---
        entity3 = selector.match(j[3], name = j[4])
        if len(list(entity3)) == 0: #不存在尾实体节点，则创建
            entity3_node = Node(j[3], name = j[4])
            graph.create(entity3_node)
        
        
        else: #存在节点，跳过
            pass

        #将两虚点建立关系
        e1_node = graph.nodes.match(j[1], name = j[0]).first()
        e2_node = graph.nodes.match(j[3], name = j[4]).first()
        e12 = Relationship(e1_node, j[2], e2_node)
        graph.create(e12)
    except:
        continue

print("ok1")

4。查看结果。打开neo4j端口，可以看到下图的结果：

3.删除数据库

Neo4j是非结构化数据库，与结构化数据库的区别在于分区和分区的思想分割。表分离。Neo4j数据库将所有数据放在同一个数据库中，无论它们来自哪里，即使它们不相关。

如果需要删除库，可以使用：

#----打开数据库-----
from py2neo import Node, Relationship, Graph, NodeMatcher, RelationshipMatcher,Subgraph
graph = Graph("http://localhost:7474/", auth=("neo4j", "替换为你的密码"))


#----删除所有内容-----
graph.delete_all()

项目数据和代码

以下任意一种方法都可以： 1.在文末评论，或者私信给您的电子邮件地址，博主会定期回复。 2.点击：GitHub-neo4j（或访问：https://github.com/chenyiadam/python_neo4j.git）下载。