知识图谱(四):图数据库neo4j python 连接neo4j

本文详细介绍了如何使用Python连接Neo4j图数据库,包括安装驱动、创建Node和Relationship、Subgraph操作、批量化更新、遍历以及OGM(Object Graph Mapping)等,展示了丰富的代码示例和查询结果。

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python 连接neo4j

一、安装所需连接驱动

pip install py2neo

这里写图片描述
最开始安装的是4.0,发现有很多问题,之后更换了V3版本

这里写图片描述
这里写图片描述

二、导入基本模块

在完成安装之后,在python中调用py2neo即可,常用的有Graph,Node,
Relationship。

from py2neo import Graph,Node,Relationship

三、Node & Relationship

3.1基本演示

下面通过Py

### 使用 PythonNeo4j 中创建医药领域知识图谱 为了在 Neo4j 数据库中构建医药领域的知识图谱,可以遵循以下方法: #### 1. 安装必要的软件包 确保安装了 `neo4j` 库来处理 Neo4j 的交互操作。可以通过 pip 来完成此过程。 ```bash pip install neo4j ``` #### 2. 建立 Neo4j 数据库的连接 通过导入 `GraphDatabase` 类并配置驱动程序实例来进行数据库连接设置[^1]。 ```python from neo4j import GraphDatabase uri = "bolt://localhost:7687" username = "neo4j" password = "your_password" driver = GraphDatabase.driver(uri, auth=(username, password)) ``` #### 3. 清理现有数据 如果希望在一个干净的状态下开始,则可以在初始化阶段清除任何现存的数据节点和关系。 ```cypher MATCH (n) DETACH DELETE n; ``` 这段 Cypher 查询语句会移除所有的节点及其关联的关系[^2]。 #### 4. 准备医药领域数据源 对于医药行业的特定情况,可能需要收集来自不同渠道的信息作为输入资料,比如药品说明书、临床试验报告或者公共健康统计数据等。这些信息通常会被整理成结构化的表格形式存储于 Excel 文件或其他类似的电子文档之中。 假设有一个包含药物名称、适应症以及制造商字段在内的 CSV 或者 Excel 表格文件,那么就可以利用 pandas 库将其加载进来,并进一步加工成为适合批量插入到图形数据库里的格式。 ```python import pandas as pd data_file_path = 'medicines.xlsx' df_medicines = pd.read_excel(data_file_path) medicine_list = df_medicines.to_dict('records') ``` #### 5. 插入实体及关系至 Neo4j 定义函数用于向 Neo4j 添加新的节点或更新已存在的记录;同样也可以编写逻辑用来建立不同类型之间的联系。 ```python def add_medication(tx, name, indication, manufacturer): tx.run( """ MERGE (m:Medicine {name: $name}) ON CREATE SET m.indication = $indication, m.manufacturer = $manufacturer """, name=name, indication=indication, manufacturer=manufacturer ) with driver.session() as session: for item in medicine_list: session.write_transaction(add_medication, **item) ``` 上述代码片段展示了怎样把每一条关于某款药剂的具体描述转化为对应的顶点对象存放到图数据库里去。 #### 6. 执行复杂查询以探索模式 一旦完成了基础架构搭建之后,便能够运用强大的 Cypher 查询语言挖掘隐藏其中的价值所在——无论是寻找潜在的新疗法组合还是评估某种成分的安全性风险等等。 ---
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