深色网站,wordpress完整搬家,wordpress访客和点击,韩国设计网站推荐Neo4j 是一个强大的图数据库#xff0c;适合处理复杂的关系型数据。借助 Python 的 py2neo 库#xff0c;我们可以快速实现对 Neo4j 数据库的管理和操作。本文介绍一个功能丰富的 Python 脚本#xff0c;帮助用户轻松管理 Neo4j 数据库#xff0c;包含启动/停止服务、清空数…Neo4j 是一个强大的图数据库适合处理复杂的关系型数据。借助 Python 的 py2neo 库我们可以快速实现对 Neo4j 数据库的管理和操作。本文介绍一个功能丰富的 Python 脚本帮助用户轻松管理 Neo4j 数据库包含启动/停止服务、清空数据、统计分析、图谱可视化等功能。 1. 脚本功能一览
用户通过数字选择对应的功能
启动 Neo4j通过命令行启动 Neo4j 服务。停止 Neo4j停止运行中的 Neo4j 服务。清空 Neo4j删除数据库中所有数据。图谱可视化展示知识图谱的结构并生成图片。统计分析统计节点和关系的数量。导出图谱将图谱导出为 JSON 文件支持选择保存路径。数据健康检查检查图谱中的孤立节点和重复节点。退出程序。 2. 脚本核心实现
2.1 脚本入口
以下是功能菜单的实现每个功能都有对应的函数用户输入数字即可调用
def main():while True:print(\n请选择一个功能)print(1. 启动 Neo4j)print(2. 停止 Neo4j)print(3. 清空 Neo4j)print(4. 图谱可视化)print(5. 统计分析)print(6. 导出图谱)print(7. 数据健康检查)print(8. 退出)choice input(输入功能编号)if choice 1:start_neo4j()elif choice 2:stop_neo4j()elif choice 3:clear_database()elif choice 4:visualize_graph()elif choice 5:statistical_analysis()elif choice 6:export_graph()elif choice 7:health_check()elif choice 8:print(退出程序。)breakelse:print(无效输入请重试)2.2 功能实现
启动/停止 Neo4j 服务
借助系统命令行操作我们可以在另一个终端中启动或停止 Neo4j
def start_neo4j():启动 Neo4j 服务os.system(neo4j console )print(Neo4j 服务已启动...)def stop_neo4j():停止 Neo4j 服务os.system(neo4j stop)print(Neo4j 服务已停止...)清空 Neo4j 数据
利用 Cypher 查询可以快速清空图数据库中的所有节点和关系
def clear_database():清空当前知识图谱中的所有数据graph.run(MATCH (n) DETACH DELETE n)print(图谱已清空)图谱可视化
使用 py2neo 查询数据结合 networkx 和 matplotlib我们可以绘制出知识图谱的可视化图像
def visualize_graph():图谱可视化生成图片展示query MATCH (n)-[r]-(m) RETURN n.name AS node1, type(r) AS relationship, m.name AS node2 LIMIT 50results graph.run(query).data()if not results:print(图谱中没有可视化的数据。)returnG nx.DiGraph() # 使用有向图for record in results:node1 record[node1] or Unnamed Nodenode2 record[node2] or Unnamed Noderelationship record[relationship] or RELATED_TOG.add_edge(node1, node2, relationshiprelationship)plt.figure(figsize(12, 8))pos nx.spring_layout(G) # 布局nx.draw(G, pos, with_labelsTrue, node_colorskyblue, node_size2000, font_size12, font_weightbold, arrowsize15)edge_labels nx.get_edge_attributes(G, relationship)nx.draw_networkx_edge_labels(G, pos, edge_labelsedge_labels, font_size10)plt.title(Neo4j Graph Visualization)plt.show()数据统计分析
通过 Cypher 查询统计图谱中的节点和关系数量
def statistical_analysis():统计分析节点和关系数量node_count graph.run(MATCH (n) RETURN COUNT(n) AS count).data()[0][count]relationship_count graph.run(MATCH ()-[r]-() RETURN COUNT(r) AS count).data()[0][count]print(f节点数量{node_count})print(f关系数量{relationship_count})导出图谱为 JSON 文件
允许用户选择保存路径将查询结果保存为 JSON 格式
def export_graph():导出图谱为 JSON 文件query MATCH (n)-[r]-(m) RETURN n, r, mresults graph.run(query).data()data [{node1: dict(record[n]), relationship: dict(record[r]), node2: dict(record[m])} for record in results]root Tk()root.withdraw() # 隐藏主窗口save_path filedialog.asksaveasfilename(defaultextension.json, filetypes[(JSON files, *.json)])if save_path:with open(save_path, w, encodingutf-8) as f:json.dump(data, f, indent4)print(f图谱已导出至{save_path})数据健康检查
检查图谱中的孤立节点没有关系和重复节点
def health_check():数据健康检查orphan_nodes graph.run(MATCH (n) WHERE NOT (n)--() RETURN COUNT(n) AS count).data()[0][count]duplicate_nodes graph.run(MATCH (n) WITH n.name AS name, COUNT(*) AS count WHERE count 1 RETURN COUNT(name) AS count).data()[0][count]print(f孤立节点数量{orphan_nodes})print(f重复节点数量{duplicate_nodes})3. 图谱可视化示例
执行“图谱可视化”功能后脚本会绘制图谱的结构图 4. 使用前的准备 环境依赖安装 确保已安装以下库 pip install py2neo networkx matplotlibNeo4j 连接配置 修改脚本中连接数据库的代码 graph Graph(bolt://localhost:7687, auth(neo4j, password))运行脚本 运行脚本文件 python neo4j_manager.py
