Py2neo（開發者如何運作）

介紹

在圖形資料庫中，資訊以相互關聯的節點和邊的形式存儲和操作，用於建模實體及其關係。 在數據之間的關係等同或更重要的情況下，圖形資料庫的表現非常出色，這比基於表格的傳統關係型資料庫更具有優勢。

這種結構在詐欺偵測、推薦系統和社交網絡應用中運作得非常好，因為它能高效支持複雜的網絡查詢和分析。 這類資料庫透過使用圖算法，可以輕鬆發現傳統數據模型中通常很難發現的模式和關係； 因此，有關數據中存在的複雜關係的許多深刻見解。

在本文中，我們將學習如何使用 py2neo 並將該庫與 IronPDF 結合，以便您可以更進一步，輕鬆地在 PDF 中顯示您的發現。

什麼是 Py2nep？

Py2neo是一個客戶端庫和工具包，專為 Python 庫開發而成，用於在應用程式中啟用 Neo4j 這個非常受歡迎的圖形資料庫。 它提供了一個直觀的使用者介面來訪問Neo4j的圖形拓撲，因此可以輕鬆添加、編輯、刪除和創建具有關係的節點。 Py2neo 提供 Python 程式與 Neo4j 資料庫之間的無縫介面，除了執行 Cypher 查詢之外，還允許直接操作圖形資料。

這套全面的 py2neo 功能使 Neo4j 與 Python 項目更輕鬆整合，實現高級查詢和高效管理圖形數據，利用圖形數據庫的強大功能，讓您的 Python 應用幾乎不費吹灰之力。

它支持客戶端應用程式中大多數操作系統下使用的多種 Python 發行版。 請注意，py2neo 主要用於 Linux 作業系統，可能也能在其他作業系統上運作，但並不直接支援。

該庫包含廣泛的功能，包括所有命令行工具和管理工具。 該庫是處理 Neo4j 數據庫最強大的方法之一。 Py2neo 提供相容保證，以實現順暢的整合和可靠的性能。 它的函式庫支援 bolt 和 HTTP。

設置和使用 Py2neo 與 Python

以下程序將幫助您構建和設置 py2neo 以與 Neo4j 資料庫通信：

安裝 Py2neo 庫

首先，通過 pip 安裝 py2neo 客戶端庫，以安裝最新版本來採用錯誤修復：

pip install py2neo

確保 Neo4j 在您的系統上正常運行。 從 Neo4j 下載網站然後按照作業系統的安裝指示進行操作。

使用Py2neo連接到Neo4j

Py2neo 可以用來在 Neo4j 實例和 Python 腳本或互動環境之間建立連接。 請觀察下面這個簡單的例子：

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!

控制台輸出

配置 Py2neo

此外，您可以修改 Py2neo 參數以符合您的需求，例如連接設定或預設資料庫。 這裡提供了更多設定的插圖：

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)

以下是我們透過添加工具展示插入到 Neo4j 資料庫中的數據。

Neo4j 內容

運行 Cypher 查詢

使用 Py2neo，您可以使用 Cypher 查詢與圖形資料庫通信：

# 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"])

控制台輸出

介紹 IronPDF

名為的 Python 庫IronPDF可以處理 PDF 的程式生成和操作。 它提供強大的功能，可以從 HTML 生成 PDF，合併兩個或多個 PDF 文件，甚至使用已有註解、文本和圖像的現有 PDF 文件。 除此之外，IronPDF 允許用戶從任何 HTML 頁面或網頁材料中創建高品質的 PDF，這些 PDF 可用於生成報告、發票和其他具有預定義佈局的文件。

此程式庫的一些高級功能包括更改頁面佈局、加密文件和從PDF中提取內容的能力。 通過改進您的產品處理 PDF 的方式，您將能更好地提高其整體實用性。 此模組將幫助自動化文件生成操作，當 IronPDF 整合到 Python 程式中時。

安裝 IronPDF 庫

您可以使用以下命令來安裝允許 Python 通過 pip 啟用 IronPDF 功能的套件。

pip install ironpdf

將 Py2neo 與 IronPDF 整合

必須使用IronPDF管理PDF處理，並使用Py2neo與Neo4j圖形資料庫通訊，以在Python中整合Py2neo和IronPDF。 以下提供了關於如何完成此整合的詳細說明：

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")

這是一個使用 Py2neo 連接到 Neo4j 圖形資料庫的 Python 腳本。 它執行一個 Cypher 查詢，返回 Person 節點的名稱並將其轉換為超文本標記語言 (HTML). 之後，會在 IronPDF 中使用此 HTML 內容建立 PDF 文件。

腳本應從導入所有所需的庫開始，然後使用給定的憑證設置 Neo4j 連接。 然後，它將使用者名稱列表轉換為 HTML 字串，並使用 IronPDF 的 ChromePdfRenderer 類生成 PDF，並將其保存為「output.pdf」。

授權

授權金鑰允許程式碼在沒有浮水印的情況下運行。 您可以在此註冊免費試用許可證連結. 請注意，您可以在不需要出示身份證明的情況下獲得一個。 要註冊免費試用版，您只需提供您的電子郵件地址即可。

結論

結合IronPDF與Py2neo提供了一種強大的功能來處理和可視化保存在Neo4j圖形資料庫中的數據。 它大大簡化了用戶與Neo4j之間的通信過程，使其快到足以進行搜索並獲取相關數據。 有了這個功能，您可以輕鬆地從查詢圖形資料庫中直接生成詳細、美觀的包含 HTML 標籤內容的 PDF。

此整合支援進行高階分析和圖形化資料的視覺化，能夠有效地用於或應用於各種廣泛的應用程式。 典型的例子包括創建商業智能報告或記錄數據關係，還有許多其他例子。 除此之外，還有眾多的庫由IronSoftware以便於開發適用於各種平台和操作系統的程式，如 Windows、Android、MAC、Linux 等。