NebulaGraph AI 项目教程

NebulaGraph AI 项目教程

nebulagraph-ai (Pre Alpha)NebulaGraph AI High-Level API, do Graph Algo, Analytics in 4 lines of code. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ne/nebulagraph-ai

1. 项目目录结构及介绍

NebulaGraph AI 项目的目录结构如下：

nebulagraph-ai/
├── docs/
├── examples/
├── ng_ai/
├── tests/
├── udf/
├── .gitignore
├── HACKING.md
├── LICENSE
├── README.md
├── pdm.lock
└── pyproject.toml

目录介绍

• docs/: 存放项目的文档文件，包括用户指南、API 参考等。
• examples/: 包含项目的示例代码，帮助用户快速上手。
• ng_ai/: 项目的主要代码库，包含核心功能的实现。
• tests/: 存放项目的测试代码，确保代码的正确性和稳定性。
• udf/: 用户定义函数（UDF）的目录，用于扩展 NebulaGraph 的功能。
• .gitignore: Git 忽略文件，指定哪些文件和目录不需要被版本控制。
• HACKING.md: 开发者指南，包含项目的开发和贡献指南。
• LICENSE: 项目的开源许可证，本项目使用 Apache-2.0 许可证。
• README.md: 项目的介绍文件，包含项目的基本信息和使用说明。
• pdm.lock: 项目依赖管理的锁定文件，确保依赖版本的一致性。
• pyproject.toml: 项目配置文件，定义项目的构建系统和依赖。

2. 项目的启动文件介绍

NebulaGraph AI 项目的启动文件主要位于 ng_ai/ 目录下。以下是一些关键的启动文件：

• ng_ai/init.py: 项目的初始化文件，定义了项目的命名空间和基本配置。
• ng_ai/main.py: 项目的主入口文件，包含了项目的启动逻辑和主要功能调用。

启动流程

1. 初始化: 项目启动时，首先会加载 __init__.py 文件，进行基本的初始化操作。
2. 主逻辑: 接着，项目会执行 main.py 文件中的主逻辑，根据配置文件和用户输入，启动相应的功能模块。

3. 项目的配置文件介绍

NebulaGraph AI 项目的配置文件主要包括 pyproject.toml 和 pdm.lock。

pyproject.toml

pyproject.toml 是项目的配置文件，定义了项目的构建系统、依赖管理和其他配置项。以下是一些关键配置项：

[project]
name = "nebulagraph-ai"
version = "0.1.0"
description = "NebulaGraph AI Suite for Python"
authors = [
    { name="Wey Gu", email="wey.gu@nebulagraph.com" }
]
dependencies = [
    "numpy>=1.19.0",
    "pandas>=1.1.0",
    "networkx>=2.5"
]

[build-system]
requires = ["pdm-pep517"]
build-backend = "pdm.pep517.api"

pdm.lock

pdm.lock 是项目依赖管理的锁定文件，确保在不同环境中依赖版本的一致性。该文件由 PDM（Python Dependency Manager）自动生成和管理。

配置项说明

• name: 项目的名称。
• version: 项目的版本号。
• description: 项目的简要描述。
• authors: 项目的作者信息。
• dependencies: 项目的依赖库及其版本要求。
• build-system: 项目的构建系统配置。

通过以上配置文件，用户可以轻松管理项目的依赖和构建过程，确保项目的稳定性和可维护性。

nebulagraph-ai (Pre Alpha)NebulaGraph AI High-Level API, do Graph Algo, Analytics in 4 lines of code. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ne/nebulagraph-ai