Py2neo（如何为开发人员工作）

介绍

图数据库中的信息以相互关联的节点和边的形式存储和处理，用于对实体及其关系进行建模。 与基于表格的传统关系数据库相比，在关系的重要性等同于或大于数据的情况下，图形数据库的性能令人信服。

这种结构在欺诈检测、推荐系统和社交网络应用中效果极佳，因为它能有效支持复杂的网络查询和分析。 此类数据库通过使用图算法，可以轻松发现传统数据模型通常很难发现的模式和关系； 因此，需要提供大量有关数据中存在的复杂关系的有洞察力的信息。

在文章中，我们将学习如何使用 py2neo 并将该库与 IronPDF 结合，这样您就可以更进一步，在 PDF 中轻松显示您的研究成果。

Py2nep 是什么？

Py2neoNeo4j 是为 Python 开发的客户端库和工具包，用于在应用程序中使用非常流行的图形数据库 Neo4j。 它提供了一个直观的用户界面来访问 Neo4j 的图形拓扑，从而轻松添加、编辑、删除和创建具有关系的节点。 Py2neo 提供了 Python 程序与 Neo4j 数据库之间的无缝接口，除了执行 Cypher 查询外，还可以直接操作图数据。

这套全面的 py2neo 功能可简化 Neo4j 与 Python 项目的集成，从而实现对图形数据的高级查询和高效管理，在 Python 应用程序中使用图形数据库的强大功能，几乎不费吹灰之力。

它支持在大多数操作系统下客户端应用程序中使用的许多 Python 发行版。 请注意，py2neo 主要用于 Linux 操作系统，也可用于其他操作系统，但不直接受支持。

该库包含大量功能，包括所有命令行工具和管理工具。 该库是处理 Neo4j 数据库最强大的方法之一。 Py2neo 提供兼容性保证，以确保顺利集成和性能可靠。 该库支持 bolt 和 HTTP。

用 Python 设置和使用 Py2neo

以下步骤将帮助您构建和设置 py2neo，以便与 Neo4j 数据库通信：

安装 Py2neo 库

首先，通过 pip 安装 py2neo 客户端库，安装最新版本以采用错误修复：

pip install py2neo

确保 Neo4j 已在您的系统上运行。 从 Neo4j 下载网站如需了解更多信息，请参阅".NET"，然后按照操作系统的安装说明进行操作。

使用 Py2neo 连接 Neo4j

Py2neo 可用于在 Neo4j 实例和 Python 脚本或交互环境之间建立连接。 请看下面这个快速示例：

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!

控制台输出

配置 Py2neo

此外，您还可以根据自己的需要修改 Py2neo 的参数，如连接设置或默认数据库。 此处提供了更多设置的示例：

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)

以下是我们从添加工具展示中插入 Neo4j 数据库的数据。

Neo4j 目录

运行 Cypher 查询

使用 Py2neo，您可以使用 Cypher 查询与图形数据库进行通信：

# 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"])

控制台输出

介绍IronPDF

Python 库名为IronPDF该工具可以处理 PDF 的编程生成和操作。 它提供了从 HTML 生成 PDF、合并两个或多个 PDF 文件，甚至使用已添加注释、文本和图像的已有 PDF 文件的强大功能。 除此之外，IronPDF 还允许用户从任何 HTML 页面或基于网络的材料中创建高质量的 PDF，用于制作报告、发票和其他预定义布局的文档。

该库的一些高级功能包括更改页面布局、加密文档以及从 PDF 中提取内容。 通过改进产品处理 PDF 的方式，您将能更好地提高产品的通用性。 一旦 IronPDF 集成到 Python 程序中，该模块还将有助于文档生成操作的自动化。

安装 IronPDF 库

您可以使用以下命令安装软件包，让 Python 通过 pip 启用 IronPDF 功能。

pip install ironpdf

将 Py2neo 与 IronPDF 相结合

需要使用 IronPDF 管理 PDF 处理，并使用 Py2neo 与 Neo4j 图形数据库通信，以便在 Python 中将 Py2neo 与 IronPDF 集成。 下文提供了如何完成集成的详细说明：

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")

这是一个使用 Py2neo 连接 Neo4j 图数据库的 Python 脚本。 它运行 Cypher 查询，返回 Person 节点的名称，并将其转换为HTML. 之后，将这些 HTML 内容在 IronPDF 中创建成 PDF 文档。

脚本应首先导入所有需要的库，然后使用给定的凭据建立 Neo4j 连接。 然后，它将用户名列表转换为 HTML 字符串，并用 IronPDF 的 ChromePdfRenderer 类生成保存为 "output.pdf "的 PDF。

许可

许可证密钥允许代码在没有水印的情况下工作。 您可以通过以下链接注册免费试用许可证链接. 请记住，您无需出示证件即可获得一份。 要注册免费试用版，您只需提供您的电子邮件地址。

结论

IronPdf 和 Py2neo 的集成提供了处理和可视化保存在 Neo4j 图形数据库中的数据的强大能力。 它大大简化了用户与 Neo4j 之间的交流过程，使其能够快速运行搜索并获取相关数据。 有了它，您就可以通过对图形数据库的查询，直接轻松生成详细、美观的 PDF 文件，并在 HTML 标记中加入内容。

这种集成可以对基于图形的数据进行更高层次的分析和可视化，并能有效地使用或应用于各种应用程序。 典型的例子包括创建商业智能报告或记录数据关系等。 除此以外，我们还需要提供大量的库。IronSoftware以方便开发适用于各种平台和操作系统（如 Windows、Android、MAC、Linux 等）的程序。