什么是 Neo4j?
Neo4j 是一个高性能的 NoSQL 图形数据库（Graph Database），它将结构化数据存储在网络上而不是表中。它是一个嵌入式的、基于磁盘的、具备完全的事务特性的 Java 持久化引擎，但是它将结构化数据存储在网络 (从数学角度叫做图) 上而不是表中。Neo4j 也可以被看作是一个高性能的图引擎，该引擎具有成熟数据库的所有特性。作为图形数据库，Neo4j 最让人惊喜的功能就是它可以直观地展示图，也就是节点与节点之间的关系，当然，它还有其它的优势，比如：
很容易表示连接的数据；
检索 / 遍历 / 导航更多的连接数据是非常容易和快速的；
能轻松地表示半结构化数据；
Neo4j CQL 查询语言命令类似于 SQL，可读性好，容易学习；
使用简单而强大的数据模型；
不需要复杂的连接来检索连接的 / 相关的数据。
在本文中，笔者希望能够通过一个简单的例子来展示 Neo4j 的使用以及它的强大之处，这无疑更适合于初学者，因为笔者也是刚入门。以下，笔者并不会过多地介绍 Neo4j 的操作，只是希望读者能对 Neo4j 的功能有直观的感受，至于教程之类的，可以参考文章最后的参考文献。下面，让我们进入本次的 Neo4j 之旅~
项目展示
由于《流浪地球》的大热以及笔者对此的欣赏，因此，此次的项目为分析中国电影票房排行。我们的数据来自于百度百科，用爬虫得到我们需要的数据，主要是电影的相关信息，如排名，票房，上映日期等，以及电影的主演。将数据储存为 CSV 文件，并导入至 Neo4j，最后得到电影的简单分析及可视化。整个项目主要是以下三步：
数据获取：利用爬虫实现；
数据导入：利用 Py2neo 实现；
数据展示：利用 Neo4j 实现。
其中，Py2neo 为 Neo4j 的 Python 接口。整个项目的结构如下图：
接下来，笔者将详细地介绍每一步的操作及代码，let’s go ~
数据获取
数据的获取始终是一个重要的问题，好在我们有爬虫这个工具。为了能够展示中国电影票房排行中的电影信息以及演员与电影的关系，首先的重要一步就是获取我们需要的需要。我们需要两份数据。第一份数据，就是中国电影票房排行数据，网址为：https://baike.baidu.com/item/…，页面如下：
我们制作爬虫，将这个表格爬取下来，并将表格的第一行（字段名称）作为电影的相关信息，然后储存为 movies.csv。整个过程的 Python 代码（movie.py）如下：（因为这是公开数据，这个爬虫是合理的。）
# -*- coding: utf-8 -*-
import requests
import pandas as pd
from bs4 import BeautifulSoup
url = “https://baike.baidu.com/item/%E4%B8%AD%E5%9B%BD%E7%94%B5%E5%BD%B1%E7%A5%A8%E6%88%BF/4101787”
# 请求头部
headers = {‘User-Agent’: ‘Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/67.0.3396.87 Safari/537.36’}
r = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(r.text.encode(‘ISO-8859-1′),’lxml’)
table = soup.find(‘table’)(‘tr’)
movies = []
for line in table[1:]:
movie = {‘rank’: int(line(‘td’)[0].text),
‘src’: line(‘td’)[1](‘a’)[0][‘href’],
‘name’: line(‘td’)[1].text,
‘box_office’: line(‘td’)[2].text,
‘avg_price’: int(line(‘td’)[3].text),
‘avg_people’: int(line(‘td’)[4].text),
‘begin_date’: line(‘td’)[5].text.strip(),
}
# print(movie)
movies.append(movie)
# print(movies)
df = pd.DataFrame({‘rank’: [movie[‘rank’] for movie in movies],
‘src’: [movie[‘src’] for movie in movies],
‘name’: [movie[‘name’] for movie in movies],
‘box_office’: [movie[‘box_office’] for movie in movies],
‘avg_price’: [movie[‘avg_price’] for movie in movies],
‘avg_people’: [movie[‘avg_people’] for movie in movies],
‘begin_date’: [movie[‘begin_date’] for movie in movies]
})
# print(df.head())
df.to_csv(r’./movies.csv’, index=False)
movies.csv 中的数据如下：
OK，第二份数据，每部电影（共 20 部）的主演，以《流浪地球》为例，网址为：https://baike.baidu.com/item/…，页面如下：
我们只需要爬取每部电影的主演就够了，也就是上图中的红色部分，实现的 Python 代码（actor.py）如下：
# -*- coding: utf-8 -*-
import requests
import pandas as pd
from bs4 import BeautifulSoup
def get_actors(src):
url = “https://baike.baidu.com”+src
# 请求头部
headers = {‘User-Agent’: ‘Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/67.0.3396.87 Safari/537.36’}
r = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(r.text.encode(‘ISO-8859-1′),’lxml’)
names = soup.find_all(‘dt’, class_=”basicInfo-item name”)
values = soup.find_all(‘dd’, class_=”basicInfo-item value”)
actors = []
for name, value in zip(names, values):
# print(name.text)
if ‘ 主 ’ in name.text and ‘ 演 ’ in name.text:
# print(name.text.replace(‘ ‘, ”), value.text)
actors = value.text.strip().split(‘，’)
actors = [actor.strip().replace(‘\xa0’, ”).replace(‘\n[6]’, ”) for actor in actors if actor]
# print(actors)
return ‘，’.join(actors)
df = pd.read_csv(‘./movies.csv’)
actors_list = []
for name, src in zip(list(df[‘name’]), list(df[‘src’])):
actors = get_actors(src)
# print(name, actors)
actors_list.append(actors)
new_df = pd.DataFrame({‘actors’: actors_list})
new_df[‘name’] = df[‘name’]
# print(new_df)
new_df.to_csv(r’./actors.csv’, index=False)
生成的 actor.csv 数据如下：
OK，数据收集的任务就到此完成了，有了爬虫，轻松搞定数据难题。
导入数据
接着，我们需要用到刚才储存的 movies.csv 和 actor.csv，利用 Py2neo 来将数据导入至 Neo4j 中。首先，需要确保你的电脑已安装好 Neo4j，Py2neo，并开启了 Neo4j 服务，具体的安装流程可参考网址：https://www.w3cschool.cn/neo4…。利用 Py2neo，我们就可以用 Python 轻松地实现将数据导入至 Neo4j，实现的功能为：创建电影节点以及演员节点，并创建两者之间的关系，关系名称为“ACT_IN”。实现的 Python 代码（）如下：
# -*- coding: utf-8 -*-
import pandas as pd
from py2neo import Graph, Node, Relationship, NodeMatcher
# 读取 csv 文件
movies_df = pd.read_csv(r’./movies.csv’)
actors_df = pd.read_csv(r’./actors.csv’)
# 连接 Neo4j 服务
graph = Graph(host=”localhost://7474″, auth=(“neo4j”, “jc147369”))
# 创建电影节
for i in range(movies_df.shape[0]):
rank = str(movies_df.iloc[i, :][‘rank’])
name = movies_df.iloc[i, :][‘name’]
box_office = movies_df.iloc[i, :][‘box_office’]
avg_price = str(movies_df.iloc[i, :][‘avg_price’])
avg_people = str(movies_df.iloc[i, :][‘avg_people’])
begin_date = movies_df.iloc[i, :][‘begin_date’]
node = Node(“Movie”,
name=name,
rank=rank,
box_office=box_office,
avg_price=avg_price,
avg_people=avg_people,
begin_date=begin_date
)
# print(movies_df.iloc[i, :][‘rank’])
graph.create(node)
print(‘create movie nodes successfully!’)
# 创建演员节点
all_actors = set()
for i in range(actors_df.shape[0]):
actor_list = actors_df.iloc[i, :][‘actors’].split(‘，’)
for actor in actor_list:
all_actors.add(actor)
for actor in all_actors:
node = Node(“Actor”, name=actor)
graph.create(node)
print(‘create actor nodes successfully!’)
# 创建演员——电影关系
for i in range(actors_df.shape[0]):
name = actors_df.iloc[i, :][‘name’]
matcher = NodeMatcher(graph)
movie_node = matcher.match(“Movie”, name=name).first()
actors = actors_df.iloc[i, :][‘actors’].split(‘，’)
# print(name, actors)
for actor in actors:
actor_node = matcher.match(“Actor”, name=actor).first()
relationship = Relationship(actor_node, ‘ACT_IN’, movie_node)
graph.create(relationship)
print(‘create relationships successfully!’)
print(‘You can check Neo4j now!’)
只要你的电脑已安装好 Neo4j，Py2neo，并开启了 Neo4j 服务，不出意外，那么你的 Neo4j 已经默默地储存了这些数据，而它们将会给出带来巨大的惊喜：天呐，这竟然是个数据库！在浏览器中输入“localhost:7474”，并点击左上方的数据库图标，就能看到下图：
可以看到，在 Neo4j 中，我们创建了 142 个节点，分为两类：Movie 和 Actor，以及 136 对关系，关系名称为 ACT_IN. 当然，这些都是枯燥的，那么我们来看看数据展示这步吧，它会给我们带来什么惊喜？
数据展示
好不容易到了数据展示这一步，之前的努力都不会白费！在 Neo4j 的前端页面（也就是网址：http://localhost:7474）中的命令行中输入命令：
MATCH (Movie)
RETURN (Movie);
运行命令后，很快就能得到整个图（包含电影节点、演员节点以及关系）的可视化展示，由于图像过大，不能看清细节，因此，就局部放大来看，同时得到一些简单的分析。首先是图一，吴京主演的电影。
在中国电影票房排行榜的前 20 名中，吴京主演了《战狼 2》与《流浪地球》，且两者没有其他更多的相同主演。接着是图二，沈腾主演的电影。
在中国电影票房排行榜的前 20 名中，沈腾主演了《西虹市首富》、《疯狂的外星人》以及《羞羞的铁拳》，这显示了沈腾的票房号召力（他也是笔者喜欢的喜剧演员），不过开心麻花团队的其他成员在这三部电影的拍摄中应该见不到面。接着是图三，《捉妖记》及《捉妖记 2》。
捉妖记系列电影无疑是成功的，两部电影都进了票房的前 20，他们的共同主演就多了，有曾志伟，吴君如，井柏然，白百何。接着是图四，主要是看看 Neo4j 帮我们挖掘了哪些潜在的关系。
从《唐人街探案 2》到《捉妖记 2》，这个不算长的链条给了我们一些惊喜，原来，刘昊然可以通过尚语贤再通过曾志伟认识李宇春，一个 very interesting 的分析。当然，这个是笔者的分析，他俩到底认不认识笔者是不知道滴~
分析到此结束，如果读者想看原图，可以参看该项目的 github 地址：https://github.com/percent4/N…。
总结
感谢读者不厌其烦地看到了这里，看完了这篇“又臭又长”的文章，好在图比较多，应该能稍微减轻点阅读的压力。再说说该项目的不足之处：那就是 Neo4j 的操作语法展示的比较少，约等于没有，这主要是笔者也是初入门，不熟。如果后续对 Neo4j 的操作语法 CQL 熟练了，我们就能能到更多有趣的结果，而不是这么一句简单的分析（有敷衍的嫌疑）。最后，对此项目感兴趣的读者，可以移步该项目的 github 地址：https://github.com/percent4/N…。
注意：不妨了解下笔者的微信公众号：Python 爬虫与算法（微信号为：easy_web_scrape），欢迎大家关注~
参考文献
Neo4j_百度百科：https://baike.baidu.com/item/…
neo4j 教程：https://www.w3cschool.cn/neo4…
The Py2neo v3 Handbook: https://py2neo.org/v3/index.html
Neo4j 简介及 Py2Neo 的用法: https://cuiqingcai.com/4778.html