轉自：https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/79901207#24-%E7%B1%BB%E4%BC%BCset%E7%9A%84%E9%87%8D%E8%AE%BE-pushsetdefaultupdate
圖數據庫常規的有：neo4j（支持超多語言）、JanusGraph/Titan（分布式）、Orientdb，google也開源了圖數據庫Cayley（Go語言構成）、PostgreSQL存儲RDF格式數據。
—- 目前的幾篇相關：—–
neo4j︱圖數據庫基本概念、操作羅列與整理（一）
neo4j︱Cypher 查詢語言簡單案例（二）
neo4j︱Cypher完整案例csv導入、關系聯通、高級查詢（三）
相關內容可參考：The Py2neo v4 Handbook，還有中文文檔：neo4j 0.1.0a documentation 、Neo4j社區
一、創建與基本使用、屬性查詢
1.1 創建節點與關系
1.2 子圖Subgraphs
1.3 Walkable Types
1.4 連接已有圖數據庫 - .Graph()
1.5 其他應用
二、查詢方式
2.1 結果查詢-.run/.data/.match
2.2 查找節點-.find/.find_one
2.3 更靈活的查詢 - NodeMatcher
2.3 match() 或 match_one() 查找Relationship
2.4 類似set的重設 - push、setdefault、update
2.5 刪除 - .delete()/.delete_all()
三、OGM - Object Graph Mapping
同時參考文獻：
一、創建與基本使用、屬性查詢
1.1 創建節點與關系
舉個簡單的例子：
from py2neo import Node, Relationship
a = Node("Person", name="Alice")
b = Node("Person", name="Bob")
ab = Relationship(a, "KNOWS", b)
>>> ab
>>> (alice)-[:KNOWS]->(bob)
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新建兩個節點a、b，分別具有一個name屬性值，還新建a與b之間有向關系ab，ab的label為KNOWS。
其中：
class Node(*labels, **properties)
class Relationship(start_node, type, end_node, **properties)
Node 和 Relationship 都繼承了 PropertyDict 類，它可以賦值很多屬性，類似於字典的形式，例如可以通過如下方式對 Node 或 Relationship 進行屬性賦值，接着上面的代碼，實例如下:
a['age'] = 20
b['age'] = 21
r['time'] = '2017/08/31'
print(a, b, r)
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運行結果：
(alice:Person {age:20,name:"Alice"}) (bob:Person {age:21,name:"Bob"}) (alice)-[:KNOWS {time:"2017/08/31"}]->(bob)
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可見通過類似字典的操作方法就可以成功實現屬性賦值。
另外還可以通過 setdefault() 方法賦值默認屬性，例如：
a.setdefault('location', '北京')
print(a)
>>> (alice:Person {age:20,location:"北京",name:"Alice"})
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另外也可以使用 update() 方法對屬性批量更新，接着上面的例子實例如下：
data = {
'name': 'Amy',
'age': 21
}
a.update(data)
print(a)
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其中包含的節點屬性有：
hash(node) 返回node的ID的哈希值
node[key] 返回node的屬性值，沒有此屬性就返回None
node[key] = value 設定node的屬性值
del node[key] 刪除屬性值，如果不存在此屬性報KeyError
len(node) 返回node屬性的數量
dict(node) 返回node所有的屬性
walk(node) 返回一個生成器且只包含一個node
labels() 返回node的標簽的集合
has_label(label) node是否有這個標簽
add_label(label) 給node添加標簽
remove_label(label) 刪除node的標簽
clear_labels() 清楚node的所有標簽
update_labels(labels) 添加多個標簽，注labels為可迭代的
其中連接的屬性有：
hash(relationship) 返回一個關系的hash值
relationship[key] 返回關系的屬性值
relationship[key] = value 設定關系的屬性值
del relationship[key] 刪除關系的屬性值
len(relationship) 返回關系的屬性值數目
dict(relationship) 以字典的形式返回關系的所有屬性
walk(relationship) 返回一個生成器包含起始node、關系本身、終止node
type() 返回關系type
1.2 子圖Subgraphs
class Subgraph(nodes, relationships) 子圖是節點和關系不可變的集合。
from py2neo import Node, Relationship
a = Node('Person', name='Alice')
b = Node('Person', name='Bob')
r = Relationship(a, 'KNOWS', b)
s = a | b | r
print(s)
>>> ({(alice:Person {name:"Alice"}), (bob:Person {name:"Bob"})}, {(alice)-[:KNOWS]->(bob)})
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還可以通過 nodes() 和 relationships() 方法獲取所有的 Node 和 Relationship，實例如下：
print(s.nodes())
print(s.relationships())
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另外還可以利用 & 取 Subgraph 的交集，例如：
s1 = a | b | r
s2 = a | b
print(s1 & s2)
>>> ({(alice:Person {name:"Alice"}), (bob:Person {name:"Bob"})}, {})
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還可以進行一些額外操作：
from py2neo import Node, Relationship, size, order
s = a | b | r
print(s.keys())
print(s.labels())
print(s.nodes())
print(s.relationships())
print(s.types())
print(order(s))
print(size(s))
>>> frozenset({'name'})
>>> frozenset({'Person'})
>>> frozenset({(alice:Person {name:"Alice"}), (bob:Person >>> >>> >>> {name:"Bob"})})
>>> frozenset({(alice)-[:KNOWS]->(bob)})
>>> frozenset({'KNOWS'})
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其中子圖擁有的屬性內容：
subgraph | other | … 子圖的並
subgraph & other & … 子圖的交
subgraph - other - … 子圖的差
subgraph ^ other ^ … 子圖對稱差
subgraph.keys() 返回子圖節點和關系所有屬性的集合
subgraph.labels() 返回節點label的集合
subgraph.nodes() 返回所有節點的集合
subgraph.relationships() 返回所有關系的集合
subgraph.types() 返回所有關系的type的集合
order(subgraph) 返回子圖節點的數目
size(subgraph) 返回子圖關系的數目
1.3 Walkable Types
Walkable Types是一個擁有遍歷功能的子圖。最簡單的構造就是把一些子圖合並起來:
from py2neo import Node, Relationship
a = Node('Person', name='Alice')
b = Node('Person', name='Bob')
c = Node('Person', name='Mike')
ab = Relationship(a, "KNOWS", b)
ac = Relationship(a, "KNOWS", c)
w = ab + Relationship(b, "LIKES", c) + ac
print(w)
>>> (alice)-[:KNOWS]->(bob)-[:LIKES]->(mike)<-[:KNOWS]-(alice)
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另外我們可以調用 walk() 方法實現遍歷，實例如下：
from py2neo import walk
for item in walk(w):
print(item)
>>>
(alice:Person {name:"Alice"})
(alice)-[:KNOWS]->(bob)
(bob:Person {name:"Bob"})
(bob)-[:LIKES]->(mike)
(mike:Person {name:"Mike"})
(alice)-[:KNOWS]->(mike)
(alice:Person {name:"Alice"})
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可以看到它從 a 這個 Node 開始遍歷，然后到 b，再到 c，最后重新回到 a。
另外還可以利用 start_node()、end_node()、nodes()、relationships() 方法來獲取起始 Node、終止 Node、所有 Node 和 Relationship，例如：
print(w.start_node())
print(w.end_node())
print(w.nodes())
print(w.relationships())
>>> (alice:Person {name:"Alice"})
>>> (alice:Person {name:"Alice"})
>>> ((alice:Person {name:"Alice"}), (bob:Person {name:"Bob"}), (mike:Person {name:"Mike"}), (alice:Person {name:"Alice"}))
>>> ((alice)-[:KNOWS]->(bob), (bob)-[:LIKES]->(mike), (alice)-[:KNOWS]->(mike))
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相關屬性：
walk(walkable) 轉為一個生成器包含節點和關系
start_node() 返回walk()的起始節點
end_node() 返回walk()的最后節點
nodes() 返回walk()所有節點的元組
relationships() 返回walk()所有關系的元組
1.4 連接已有圖數據庫 - .Graph()
在 database 模塊中包含了和 Neo4j 數據交互的 API，最重要的當屬 Graph，它代表了 Neo4j 的圖數據庫
test_graph = Graph(
"http://localhost:7474",
username="neo4j",
password="xxxx"
)
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test_graph,就連接上了電腦中默認的圖數據庫，就可以進行查詢了。
還可以利用 create() 方法傳入 Subgraph 對象來將關系圖添加到數據庫中，實例如下：
from py2neo import Node, Relationship, Graph
a = Node('Person', name='Alice')
b = Node('Person', name='Bob')
r = Relationship(a, 'KNOWS', b)
s = a | b | r
graph = Graph(password='123456')
graph.create(s)
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另外我們也可以單獨添加單個 Node 或 Relationship，實例如下：
from py2neo import Graph, Node, Relationship
graph = Graph(password='123456')
a = Node('Person', name='Alice')
graph.create(a)
b = Node('Person', name='Bob')
ab = Relationship(a, 'KNOWS', b)
graph.create(ab)
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1.5 其他應用
查找是否存在節點 - exists(subgraph)
print(test_graph.exists(node3))
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節點的度數
test_graph.degree(node3)
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.
二、查詢方式
2.1 結果查詢-.run/.data/.match
比較傳統的方式：通過nodes的ID進行檢索
graph = Graph()
# 其中的數字對應的是節點，ID
# 這個ID不按順序來的，要注意
graph.nodes[1234]
graph.nodes.get(1234)
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還有一種方式，match的方式：
# .run/.data查詢
test_graph.data("MATCH (a:Person {name:'You'}) RETURN a")
>>> [{'a': (c7d1cb9:Person {name:"You"})}]
list(test_graph.run("MATCH (a:Person {name:'You'}) RETURN a"))
>>>[('a': (c7d1cb9:Person {name:"You"}))]
test_graph.run("MATCH (a:Person {name:'You'}) RETURN a").data()
>>>[{'a': (c7d1cb9:Person {name:"You"})}]
# 查詢關系
test_graph.run("MATCH (a:Person {name:'You'})-[b:FRIEND]->(c:Person {name:'Johan'} ) RETURN a,b,c")
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graph.run()，之中填寫的是查詢語句。查詢的結果也可以轉換為dataframe的格式：
pd.DataFrame(test_graph.data("MATCH (a:Person {name:'Anna'}) RETURN a"))
a
0 {'name': 'Anna'}
1 {'name': 'Anna'}
2 {'name': 'Anna'}
3 {'name': 'Anna'}
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其中需要注意的是，查詢出來的結果是dict/list格式的，並不是graph型，於是不能進行后續查詢。
查詢出來的結果，可以標准化成一些表格的格式：
# graph查詢
graph.run("MATCH (n:leafCategory) RETURN n LIMIT 25").data() # list型
graph.run("MATCH (n:leafCategory) RETURN n LIMIT 25").to_data_frame() # dataframe型
graph.run("MATCH (n:leafCategory) RETURN n LIMIT 25").to_table() # table
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2.2 查找節點-.find/.find_one
查找節點的個數：
# 節點個數
len(graph.nodes)
len(graph.nodes.match("leafCategory")) # 某類別的節點個數
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通過find進行節點查詢
另外的可以通過find的方式進行查找：
- .find,查找全部，需要傳入的不定參數label、property_key、property_value、limit，返回符合篩選條件節點的生成器
- .find_one,只查找單節點，需要傳入的不定參數label、property_key、property_value，返回符合篩選條件一個節點，即使多個都滿足，也會返回唯一節點
# 查找全部
graph=test_graph.find(label='Person')
for node in graph:
print(node)
>>>(b54ad74:Person {age:18,name:"Johan"})
(b1d7b9d:Person {name:"Rajesh"})
(cf7fe65:Person {name:"Anna"})
(d780197:Person {name:"Julia"})
# 查找單節點
test_graph.find_one(label='Person',property_key='name',property_value='You')
>>> (c7d1cb9:Person {name:"You"})
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此時返回的是可復用的圖類型，就可以去衡量相關屬性。
節點是否存在的判斷
# 該節點是否存在
test_graph.exists(graph.nodes[1234])
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2.3 更靈活的查詢 - NodeMatcher
py2neoV3有這個函數，py2neoV4沒有該函數了，各位注意！！變成這個函數了：class py2neo.matching.NodeMatcher(graph)參考v4 Handbook
NodeMatcher是為更好的查詢節點，支持更多的查詢條件，比graph更友好
selector = NodeMatcher(test_graph)
#selector = NodeSelector(test_graph)
list(selector.select("Person", name="Anna"))
list(selector.select("Person").where("_.name =~ 'J.*'", "1960 <= _.born < 1970"))
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在這里我們用 NodeSelector 來篩選 age 為 21 的 Person Node，實例如下：
from py2neo import Graph, NodeSelector
graph = Graph(password='123456')
selector = NodeMatcher(graph)
#selector = NodeSelector(graph)
persons = selector.select('Person', age=21)
print(list(persons))
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另外也可以使用 where() 進行更復雜的查詢，例如查找 name 是 A 開頭的 Person Node，實例如下：
from py2neo import Graph, NodeSelector
graph = Graph(password='123456')
selector = NodeMatcher(graph)
persons = selector.select('Person').where('_.name =~ "A.*"')
print(list(persons))
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另外也可以使用 order_by() 進行排序：
from py2neo import Graph, NodeSelector
graph = Graph(password='123456')
selector = NodeMatcher(graph)
persons = selector.select('Person').order_by('_.age')
print(list(persons))
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還包括：
first()返回單個節點
limit(amount)返回底部節點的限值條數
skip(amount)返回頂部節點的限值條數
order_by(*fields)排序
where(*conditions, **properties)篩選條件
2.3 match() 或 match_one() 查找Relationship
.match 匹配關系
.match_one，匹配並返回所有滿足條件的一條關系
// 此時start_node為節點
for rel in test_graph.match(start_node=node3, rel_type="FRIEND"):
print(rel.end_node()["name"])
>>>Johan
Julia
Andrew
# match_one
test_graph.match_one(start_node=node3, rel_type="FRIEND")
>>> (c7d1cb9)-[:FRIEND]->(b54ad74)
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2.4 類似set的重設 - push、setdefault、update
push 跟set一樣：更新、添加，push(subgraph) 更新節點、關系或子圖
push
node = test_graph.find_one(label='Person')
node['age'] = 18
test_graph.push(node)
print(test_graph.find_one(label='Person'))
>>> (b54ad74:Person {age:18,name:"Johan"})
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PropertyDict 類屬性
a = Node('Person', name='Alice')
a['age'] = 20
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因為a集成了PropertyDict 類屬性，所以可以像dict一樣進行簡單賦值或添加。
setdefault() 方法
a.setdefault('location', '北京')
print(a)
>>> (alice:Person {age:20,location:"北京",name:"Alice"})
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但如果賦值了 location 屬性，則它會覆蓋默認屬性
update() 方法對屬性批量更新
data = {
'name': 'Amy',
'age': 21
}
a.update(data)
print(a)
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2.5 刪除 - .delete()/.delete_all()
delete(subgraph) 刪除節點、關系或子圖
delete_all() 刪除數據庫所有的節點和關系
from py2neo import Graph
graph = Graph(password='123456')
node = graph.find_one(label='Person')
relationship = graph.match_one(rel_type='KNOWS')
graph.delete(relationship)
graph.delete(node)
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在刪除 Node 時必須先刪除其對應的 Relationship，否則無法刪除 Node。
三、OGM - Object Graph Mapping
參考：https://cuiqingcai.com/4778.html
可以實現一個對象和 Node 的關聯，例如：
from py2neo.ogm import GraphObject, Property, RelatedTo, RelatedFrom
class Movie(GraphObject):
__primarykey__ = 'title'
title = Property()
released = Property()
actors = RelatedFrom('Person', 'ACTED_IN')
directors = RelatedFrom('Person', 'DIRECTED')
producers = RelatedFrom('Person', 'PRODUCED')
class Person(GraphObject):
__primarykey__ = 'name'
name = Property()
born = Property()
acted_in = RelatedTo('Movie')
directed = RelatedTo('Movie')
produced = RelatedTo('Movie')
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我們可以用它來結合 Graph 查詢，例如：
from py2neo import Graph
from py2neo.ogm import GraphObject, Property
graph = Graph(password='123456')
class Person(GraphObject):
__primarykey__ = 'name'
name = Property()
age = Property()
location = Property()
person = Person.select(graph).where(age=21).first()
print(person)
print(person.name)
print(person.age)
>>><Person name='Alice'>
>>>Alice
>>>21
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這樣我們就成功實現了對象和 Node 的映射。
我們可以用它動態改變 Node 的屬性，例如修改某個 Node 的 age 屬性，實例如下：
person = Person.select(graph).where(age=21).first()
print(person.__ogm__.node)
person.age = 22
print(person.__ogm__.node)
graph.push(person)
>>>(ccf5640:Person {age:21,location:"北京",name:"Mike"})
>>>(ccf5640:Person {age:22,location:"北京",name:"Mike"})
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另外我們也可以通過映射關系進行 Relationship 的調整，例如通過 Relationship 添加一個關聯 Node，實例如下：
from py2neo import Graph
from py2neo.ogm import GraphObject, Property, RelatedTo
graph = Graph(password='123456')
class Person(GraphObject):
__primarykey__ = 'name'
name = Property()
age = Property()
location = Property()
knows = RelatedTo('Person', 'KNOWS')
person = Person.select(graph).where(age=21).first()
print(list(person.knows))
new_person = Person()
new_person.name = 'Durant'
new_person.age = 28
person.knows.add(new_person)
print(list(person.knows))
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運行結果：
[<Person name='Bob'>]
[<Person name='Bob'>, <Person name='Durant'>]
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這樣我們就完成了 Node 和 Relationship 的添加，同時由於設置了 primarykey 為 name，所以不會重復添加。
但是注意此時數據庫並沒有更新，只是對象更新了，如果要更新到數據庫中還需要調用 Graph 對象的 push() 或 pull() 方法，添加如下代碼即可：
graph.push(person)
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也可以通過 remove() 方法移除某個關聯 Node，實例如下：
person = Person.select(graph).where(name='Alice').first()
target = Person.select(graph).where(name='Durant').first()
person.knows.remove(target)
graph.push(person)
graph.delete(target)
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這里 target 是 name 為 Durant 的 Node，代碼運行完畢后即可刪除關聯 Relationship 和刪除 Node。
以上便是 OGM 的用法，查詢修改非常方便，推薦使用此方法進行 Node 和 Relationship 的修改。
更多內容可以查看：http://py2neo.org/v3/ogm.html#module-py2neo.ogm。
同時參考文獻：
[Neo4j系列四]Neo4j的python操作庫py2neo之一
[Neo4j系列五]Neo4j的python操作庫py2neo之二
[Neo4j系列六]Neo4j的python操作庫py2neo之三
Neo4j簡介及Py2Neo的用法
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作者：悟乙己
來源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/79901207
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