Python操作Neo4j数据库使用案例
- 一、数据结构
- 二、上传数据
- 三、清空数据库
- 项目数据和代码
Neo4j是一个世界领先的开源的基于图的数据库。其语言操作简单直观，本文假设你已经安装好Neo4j数据库，并对知识图谱有一定的了解。Neo4j数据库的查询语言为CQL，其代表Cypher查询语言。 像Oracle数据库具有查询语言SQL，Neo4j具有CQL作为查询语言。
本文将使用Python结合Cypher语言对Neo4j数据库进行操作，在上一篇文章中：基于Brat标注数据集的python包network网络构建和搜索，我们使用network进行替代处理，在学习本文后，可以直接使用快捷方便的Neo4j数据库。
一、数据结构
首先将数据放在表格中，每一行数据为“头实体”、“头实体类别”、“头尾实体关系”、“尾实体类别”、“尾实体”，如图：
你可以将数据构造成这样的结构，我们为你提供了一项非常便捷的工具：“实体关系标注软件” (或者访问博客主页查找)，该软件可以快速的帮助你将文本构造成5元组形式，以及字符标签一对一的形式，并提供了许多便捷之处。
二、上传数据
1、连接数据库
#----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:\Users\DELL\data\5501-6000_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，可以看到下图结果：
三、清空数据库
Neo4j是非结构化的数据库，不同于结构化的数据库有分区分表的思想。Neo4j数据库是将所有的数据，不论这些数据是否来自于哪里，及时它们毫无相关，都放在同一个库中。
倘若需要清空该库，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()
