安装py2neo

为了让python与Neo4j相连，需要安装python中的py2neo库：

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pip3 install py2neo

开始实验测试

本次实验测试主要建立一个有关（购买方，价格，销售方）3元关系的数据库，数据库存储在表格之中。

如图所示：

提取数据

首先我们需要将表格中的数据提取出来：

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class Datas():

    def __init__(self):

        self.path = 'Invoice_data_Demo.xls'

        self.datas = pd.read_excel(self.path,header=0,encoding = 'utf-8')



    def pd_data(self):

        buy_key = [str(data) for data in self.datas['购买方名称']]

        sell_key = [str(data) for data in self.datas['销售方名称']]

        money_key = [str(data) for data in self.datas['金额']]



        return {'sell_key':sell_key,'buy_key':buy_key,'money_key':money_key}

如图所示我们将表格数据以字典的形式提取出来。

链接数据库：

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Link = Graph('http://localhost:7474',username = 'neo4j',password = 'xxxx')

在py2neo中只需要一行便与数据库有了联系。

创捷节点和关系：

在创建节点和关系时，需要注意的时节点的不重复性，因为购买方可以对应多个销售方，同时销售方也可以对应多个购买方。所以节点与关系需要分开创建：

首先创建全部节点，通过set集合的方法去重；然后使用查询语句找出关系对应的两个节点；最后创建关系：

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class Neo4j():

    def __init__(self,datas):

        self.link = Graph('http://localhost:7474',username = 'neo4j',password = 'csh826926')

        self.link.delete_all()

        self.datas = datas

        self.Matcher = NodeMatcher(self.link)





    def create_node(self):

        for buy_name in list(set(self.datas['buy_key'])):

            node = Node('购买方',name=buy_name)

            self.link.create(node)

        for sell_name in list(set(self.datas['sell_key'])):

            node = Node('销售方',name=sell_name)

            self.link.create(node)



    def match_node(self,i):

        buy_node = self.Matcher.match('购买方').where(f"_.name='{self.datas['buy_key'][i]}'").first()

        sell_node = self.Matcher.match('销售方').where(f"_.name='{self.datas['sell_key'][i]}'").first()

        print([buy_node,sell_node])

        return [buy_node,sell_node]





    def create_relationship(self):

        for i in range(len(self.datas['buy_key'])):

            relationship = Relationship(self.match_node(i)[0],self.datas['money_key'][i],self.match_node(i)[1])

            self.link.create(relationship)

验证

回到数据库页面，如下图即为成功：