Py2neo (Comment ça fonctionne pour les développeurs)

Introduction

Les informations dans une base de données en graphe sont stockées et manipulées sous forme de nœuds et d'arêtes interconnectés pour modéliser les entités et leurs relations. Les bases de données orientées graphe offrent des performances convaincantes dans des situations où les relations sont d'une importance égale ou supérieure aux données elles-mêmes, voire plus, par rapport aux bases de données relationnelles traditionnelles basées sur des tables.

Cette structure fonctionne merveilleusement bien dans la détection de fraude, les systèmes de recommandation et les applications de réseaux sociaux car elle soutient efficacement l'interrogation et l'analyse de réseaux complexes. Ces bases de données, grâce à l'utilisation d'algorithmes graphiques, découvrent facilement des motifs et des relations qui sont normalement très difficiles à découvrir avec des modèles de données traditionnels. par conséquent, de nombreuses informations éclairantes sur les relations complexes présentes dans les données.

Dans cet article, nous allons apprendre à utiliser py2neo et à combiner la bibliothèque avec IronPDF pour aller encore plus loin et afficher facilement vos résultats dans un PDF.

Qu'est-ce que Py2nep ?

Py2neoest une bibliothèque cliente et un ensemble d'outils pour la bibliothèque Python développée pour permettre l'utilisation de Neo4j, une base de données graphe très populaire, dans les applications. Il offre une interface utilisateur intuitive pour accéder aux topologies de graphes de Neo4j, permettant ainsi d'ajouter, d'éditer, de supprimer et de créer facilement des nœuds avec des relations. Py2neo offre une interface transparente entre les programmes Python et la base de données Neo4j, qui, en plus d'exécuter des requêtes Cypher, permet la manipulation directe des données de graphe.

Cet ensemble complet de fonctionnalités py2neo facilite l'intégration de Neo4j avec des projets Python pour des requêtes avancées et une gestion efficace des données de graphe, en utilisant les puissantes fonctionnalités d'une base de données graphe pour vos applications Python avec peu ou pas d'effort.

Il prend en charge de nombreuses distributions Python utilisées sous la plupart des systèmes d'exploitation dans les applications clientes. Veuillez simplement noter que py2neo est principalement utilisé avec les systèmes d'exploitation Linux; il peut fonctionner avec d'autres systèmes d'exploitation, mais il n'est pas directement pris en charge.

La bibliothèque contient des fonctionnalités étendues, y compris tous les outils de ligne de commande et les outils d'administration. La bibliothèque est l'un des moyens les plus robustes pour gérer les bases de données Neo4j. Py2neo offre des garanties de compatibilité pour une intégration fluide et des performances fiables. La bibliothèque prend en charge à la fois bolt et HTTP.

Configuration et utilisation de Py2neo avec Python

Les procédures suivantes vous aideront à construire et configurer py2neo pour communiquer avec une base de données Neo4j :

Installation de la bibliothèque Py2neo

Tout d'abord, installez la bibliothèque cliente py2neo via pip pour installer la dernière version et adopter les correctifs de bugs :

pip install py2neo

Assurez-vous que Neo4j est installé et en fonctionnement sur votre système. Téléchargez-le à partir de Neo4jsite webpuis suivez les instructions d'installation du système d'exploitation.

Connexion à Neo4j avec Py2neo

Py2neo peut être utilisé pour établir une connexion entre votre instance Neo4j et votre script Python ou votre environnement interactif. Observez cet exemple rapide ci-dessous :

from py2neo import Graph
# Replace with your Neo4j credentials and connection details
connect local database or Neo4j online database
uri = "bolt://localhost:7687"  # URI for Neo4j Bolt protocol
user = "neo4j"                 # Username
password = "password"          # Password
# Create a connection to the Neo4j database
graph = Graph(uri, auth=(user, password))
# Verify the connection by running a simple query
result = graph.run("RETURN 'Hello, Neo4j!' AS message")
print(result)  # Should print: Hello, Neo4j!

from py2neo import Graph
# Replace with your Neo4j credentials and connection details
connect local database or Neo4j online database
uri = "bolt://localhost:7687"  # URI for Neo4j Bolt protocol
user = "neo4j"                 # Username
password = "password"          # Password
# Create a connection to the Neo4j database
graph = Graph(uri, auth=(user, password))
# Verify the connection by running a simple query
result = graph.run("RETURN 'Hello, Neo4j!' AS message")
print(result)  # Should print: Hello, Neo4j!

Sortie de la console

Configurer Py2neo

De plus, vous pouvez modifier les paramètres de Py2neo pour répondre à vos besoins, tels que les paramètres de connexion ou la base de données par défaut. Une illustration de configurations supplémentaires est fournie ici :

from py2neo import Graph, Node, Relationship
# Replace with your Neo4j credentials and connection details
uri = "bolt://localhost:7687"  # URI for Neo4j Bolt protocol
user = "neo4j"                 # Username
password = "password"          # Password
# Create a connection to the Neo4j database
graph = Graph(uri, auth=(user, password))
# Example of creating nodes and relationships
# Create nodes for Alice and Bob
alice = Node("Person", name="Alice")
bob = Node("Person", name="Bob")
# Add nodes to the graph
graph.create(alice)
graph.create(bob)
# Create a relationship between Alice and Bob
relationship = Relationship(alice, "KNOWS", bob)
graph.create(relationship)

from py2neo import Graph, Node, Relationship
# Replace with your Neo4j credentials and connection details
uri = "bolt://localhost:7687"  # URI for Neo4j Bolt protocol
user = "neo4j"                 # Username
password = "password"          # Password
# Create a connection to the Neo4j database
graph = Graph(uri, auth=(user, password))
# Example of creating nodes and relationships
# Create nodes for Alice and Bob
alice = Node("Person", name="Alice")
bob = Node("Person", name="Bob")
# Add nodes to the graph
graph.create(alice)
graph.create(bob)
# Create a relationship between Alice and Bob
relationship = Relationship(alice, "KNOWS", bob)
graph.create(relationship)

Voici les données que nous avons insérées dans la base de données Neo4j à partir de l'affichage des outils ajoutés.

Contenus Neo4j

Exécuter des requêtes Cypher

En utilisant Py2neo, vous pouvez utiliser des requêtes Cypher pour communiquer avec votre base de données graphique :

# Example of a Cypher lexer query
query = """
MATCH (p:Person)
RETURN p.name AS name
"""
results = graph.run(query)
for record in results:
    print(record["name"])

# Example of a Cypher lexer query
query = """
MATCH (p:Person)
RETURN p.name AS name
"""
results = graph.run(query)
for record in results:
    print(record["name"])

Sortie de la console

Présentation d'IronPDF

La bibliothèque Python nomméeIronPDFpeut gérer la génération et la manipulation programmatiques de PDFs. Il offre une immense fonctionnalité pour générer des PDFs à partir de HTML, fusionner deux fichiers PDF ou plus, et même utiliser des PDFs préexistants avec des annotations, du texte et des images ajoutés. De plus, IronPDF permet aux utilisateurs de créer des PDF de qualité à partir de n'importe quelle page HTML ou contenu web utilisé ultérieurement pour établir des rapports, des factures et d'autres documents à mise en page prédéfinie.

Certaines des fonctionnalités avancées de cette bibliothèque incluent la possibilité de modifier la mise en page, de crypter des documents et d'extraire du contenu à partir des PDF. En améliorant la manière dont vos produits gèrent les PDF, vous serez mieux placé pour améliorer leur utilité générale. Ce module aidera également à automatiser les opérations de génération de documents une fois qu'IronPDF est intégré dans les programmes Python.

Installer la bibliothèque IronPDF

Vous pouvez utiliser la commande suivante pour installer les packages qui permettent à Python d'activer la fonctionnalité IronPDF via pip.

pip install ironpdf

Intégration de Py2neo avec IronPDF

Il est nécessaire de gérer le traitement PDF avec IronPDF et de communiquer avec une base de données de graphes Neo4j en utilisant Py2neo pour intégrer Py2neo avec IronPDF en Python. Une instruction détaillée sur la manière de réaliser cette intégration est fournie ci-dessous :

from py2neo import Graph, Node, Relationship
from ironpdf import *     import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
# Ensure that you have replaces the string with your own license key
License.LicenseKey = "YOUR LICENSE KEY GOES HERE";
# Create a Graph instance with specific configurations
# Replace with your Neo4j credentials and connection details
uri = "bolt://localhost:7687"  # URI for Neo4j Bolt protocol
user = "neo4j"                 # Username
password = "Password"          # Password
# Create a connection to the Neo4j database
graph = Graph(uri, auth=(user, password))
content=''
content +='<h2>User Details</h2>'
# Example of a Cypher query
query = """
MATCH (p:Person)
RETURN p.name AS name
"""
results = graph.run(query)
# Append each name to the content
for record in results:
    content += '<p>' + record["name"] + '</p>' 
# Create a PDF from the HTML content
html_to_pdf = ChromePdfRenderer()
pdf_document = html_to_pdf.RenderHtmlAsPdf(content)
# Save the PDF document
pdf_document.SaveAs("output.pdf")

Il s'agit d'un script Python se connectant à une base de données graphique Neo4j en utilisant Py2neo. Il exécute une requête Cypher renvoyant les noms des nœuds Person et la convertit enHTML. Ensuite, il crée un document PDF avec ce contenu HTML dans IronPDF.

Le script commencera par l'importation de toutes les bibliothèques nécessaires, puis il établit une connexion Neo4j en utilisant les identifiants fournis. Il convertit ensuite une liste de noms d'utilisateur en une chaîne HTML et génère à l'aide de la classe ChromePdfRenderer d'IronPDF un PDF enregistré sous le nom "output.pdf".

Licences

Une clé de licence permet au code de fonctionner sans filigrane. Vous pouvez vous inscrire pour une licence d'essai gratuite à cette link. Gardez à l'esprit que vous pouvez en obtenir un sans avoir à montrer d'identification. Pour vous inscrire à l'édition d'essai gratuite, il vous suffit de fournir votre adresse e-mail.

Conclusion

L'intégration de IronPDF et Py2neo offre une capacité puissante pour gérer et visualiser les données enregistrées dans une base de données graph Neo4j. Il simplifie grandement le processus de communication entre l'utilisateur et Neo4j, le rendant suffisamment rapide pour effectuer une recherche et obtenir les données associées. Avec cela, vous avez la possibilité de générer facilement des PDF détaillés et esthétiques avec du contenu dans des balises HTML directement à partir de leurs requêtes vers la base de données graphique.

Cette intégration permet une analyse et une visualisation de haut niveau avec des données basées sur des graphes, pouvant être efficacement utilisées ou appliquées à un large éventail d'applications. Des exemples typiques incluent la création de rapports de veille économique ou l'enregistrement de relations de données, parmi de nombreux autres. En plus de tout cela, une multitude de bibliothèques sont offertes par IronSoftwarepour faciliter le développement de programmes pour une variété de plateformes et de systèmes d'exploitation, tels que Windows, Android, MAC, Linux et d'autres.