关于人工智能:Python操作Neo4j数据库使用案例

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@TOC

Neo4j 是一个世界领先的开源的基于图的数据库。其语言操作简略直观，本文假如你曾经装置好 Neo4j 数据库，并对常识图谱有肯定的理解。Neo4j 数据库的查询语言为 CQL，其代表 Cypher 查询语言。像 Oracle 数据库具备查询语言 SQL，Neo4j 具备 CQL 作为查询语言。你能够拜访（https://www.w3cschool.cn/neo4j/neo4j_cql_introduction.html）学习 Cypher 查询语言。

本文将应用 Python 联合 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 网络构建和搜寻，咱们应用 network 进行代替解决，在学习本文后，能够间接应用快捷不便的 Neo4j 数据库。

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：

你能够将数据结构成这样的构造，咱们为你提供了一项十分便捷的工具：“实体关系标注软件”(或者拜访博客主页查找)，该软件能够疾速的帮忙你将文本结构成 5 元组模式，以及字符标签一对一的模式，并提供了许多便捷之处。

1、连贯数据库

#---- 关上数据库 -----
from py2neo import Node, Relationship, Graph, NodeMatcher, RelationshipMatcher,Subgraph
graph = Graph("http://localhost:7474/", auth=("neo4j", "替换为你的明码"))

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','诊断计划','医治计划','蕴含','医治','危险因素','辅助诊断','特色','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] #引号外面有引号 - 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
        #['甲状腺性能亢', '病名', '医治', '其它', 'HCV 感化患者']
        con.append(a)
    except:
        continue
    # print(a)


for j in con:
    
    try:
        selector = NodeMatcher(graph) #创立图，本质上为句柄
        # --- 创立头实体节点 ---
        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，则创立头实体
            entity1_node = Node(j[1], name = j[0])
            graph.create(entity1_node) #创立头实体
        else: #存在头实体节点，跳过
            pass

        # --- 创立尾实体节点 ---
        entity3 = selector.match(j[3], name = j[4])
        if len(list(entity3)) == 0: #不存在尾实体节点，则创立
            entity3_node = Node(j[3], name = j[4])
            graph.create(entity3_node)
        
        
        else: #存在节点，跳过
            pass

        #将两虚点建设关系
        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、查看后果。关上 neo4j 端口，能够看到下图后果：

Neo4j 是非结构化的数据库，不同于结构化的数据库有分辨别表的思维。Neo4j 数据库是将所有的数据，不管这些数据是否来自于哪里，及时它们毫无相干，都放在同一个库中。

假使须要清空该库，能够应用：

#---- 关上数据库 -----
from py2neo import Node, Relationship, Graph, NodeMatcher, RelationshipMatcher,Subgraph
graph = Graph("http://localhost:7474/", auth=("neo4j", "替换为你的明码"))


#---- 删除所有内容 -----
graph.delete_all()

以下任意形式均可：
1、文末评论，或者私信留言你的邮箱，博主定期回复。
2、点击：GitHub-neo4j（或者拜访：https://github.com/chenyiadam/python_neo4j.git）进行下载。

本文由 mdnice 多平台公布

正文完