我在 阿里云DSW实例中安装并运行Neo4J 中提到过,由于PAI-DSW的专有网络配置不能确保百分之百成功,因而很难实现通过本地的浏览器登录在PAI-DSW中启动的Neo4J图数据库。
我当时想出的一个解决办法是使用./cypher-shell语句在命令行登录neo4j,然后使用Cypher语句在命令行实现节点的增删改查。然而,如果我们想要批量创建大量的节点及关系,这种方法也很不现实。
我今天想到的一个新的解决方法是:在PAI-DSW的命令行使用./cypher-shell语句登录neo4j,然后在PAI-DSW的NoteBook中使用neo4j模块或者py2neo模块连接(在PAI-DSW的命令行中)已启动的neo4j,进行批量的节点和关系创建。这样的做法就类似于在本地的命令行启动neo4j,然后再在本地的NoteBook中使用neo4j模块或py2neo模块连接(本地命令行中启动的)neo4j,在命令行和NoteBook中登录的neo4j都处于同一局域网中。
除了需要命令行和Notebook都处于同一局域网中,该方案的另一个前提是:命令行和Notebook都需要使用同一个Python环境,具体做法详见博客 PAI-DSW中对齐NoteBook和命令行的Python环境。
1. 在命令行登录neo4j
(1)先使用下面的代码启动neo4j
neo4j start
运行结果如下:
(2)然后进入neo4j安装文件夹的bin文件,运行./cypher-shell,并输入用户名和密码进行登录。
运行结果如下:
(3)使用Cypher语句查询所登录的Neo4J的图数据库中的节点数量(方便之后验证)
MATCH(n) RETURN count(n) AS totalNodes
运行结果如下:
2. 在NoteBook中使用neo4j模块连接neo4j图数据库
from neo4j import GraphDatabase
class Neo4jService(object):
def __init__(self, uri, auth):
self._driver = GraphDatabase.driver(uri, auth = auth)
def close(self):
self._driver.close()
def run_query(self, query):
with self._driver.session() as session:
result = session.run(query)
return result.values()
username = 'neo4j'
password = 'xxxx' # your password
auth = (username, password)
neo4j = Neo4jService("bolt://localhost:7687", auth)
answer1 = 'MATCH(n) RETURN count(n) AS totalNodes'
result = neo4j.run_query(answer1)
上面的代码运行结果如下,可知在NoteBook中能连接在命令行中启动的那个neo4j数据库。
然后使用neo4j.close()关闭与数据库的连接。
3. 在NoteBook中使用py2neo模块连接neo4j图数据库
(1)使用下面的代码先连接neo4j数据库,然后再新增一个节点
from py2neo import Graph,Node,Relationship,NodeMatcher
graph=Graph("bolt://localhost:7687", auth = auth) #连接
book_node=Node('经名',name='十三经')
graph.create(book_node) #新增节点
(2)在命令行查看节点数是否加1
这是的节点总数变成了32,较之之前多一个,所以py2neo也是能成功连接neo4j的。
在NoteBook中使用neo4j模块或py2neo模块连接neo4j数据库的过程中需要注意的是,命令行中start的neo4j数据库要一直保持运行状态。
PS:
在后面使用p2neo批量创建节点和关系的时候,需要调用到xlrd第三方库,碰到了如下报错:
XLRDError: Excel xlsx file; not supported
参考博客 python xlrd库报错AttributeError 进行了解决。
最后使用py2neo迅速地创建了1000多个节点。关于如何使用py2neo批量创建节点,我这里就不再介绍了,网上也很多相关的代码。