Python操作Neo4j:py2neo图数据库入门指南
本篇文章给大家分享《Python操作Neo4j:py2neo图数据库教程》,覆盖了文章的常见基础知识,其实一个语言的全部知识点一篇文章是不可能说完的,但希望通过这些问题,让读者对自己的掌握程度有一定的认识(B 数),从而弥补自己的不足,更好的掌握它。
使用Python操作Neo4j最常用的方式是通过py2neo库实现。1. 安装py2neo:pip install py2neo;2. 连接数据库:提供URI和认证信息;3. 创建节点和关系:使用Node和Relationship类;4. 查询数据:支持Cypher语句和参数化查询;5. 批量操作和事务处理:提高效率和一致性;6. 其他功能:自动合并、删除节点/关系、添加索引等。掌握这些核心步骤可以高效地构建图数据应用。
用 Python 操作 Neo4j,最常用的方式是使用 py2neo 这个库。它封装了与 Neo4j 的交互逻辑,让开发者可以更方便地进行节点、关系的创建、查询和管理。

安装 py2neo 和连接数据库
首先确保你已经安装好了 Neo4j,并且服务正在运行。可以通过浏览器访问 http://localhost:7474
来确认。

然后安装 py2neo:
pip install py2neo
连接数据库非常简单,只需要提供 URI 和认证信息(如果开启了安全验证):

from py2neo import Graph graph = Graph("bolt://localhost:7687", auth=("neo4j", "your_password"))
注意:默认的用户名是
neo4j
,密码第一次登录需要自己设置。URI 中的端口也可能是7474
,但推荐使用bolt
协议,性能更好。
创建节点和关系
在图数据库中,数据以“节点”和“关系”的形式存在。py2neo 提供了 Node
和 Relationship
类来构建这些结构。
举个简单的例子,比如我们想表示一个人和他喜欢的电影之间的关系:
from py2neo import Node, Relationship # 创建两个节点 alice = Node("Person", name="Alice") matrix = Node("Movie", title="The Matrix") # 创建关系 rel = Relationship(alice, "LIKES", matrix) # 将节点和关系写入数据库 graph.create(rel)
上面这段代码做了三件事:
- 创建了一个标签为
Person
的节点 Alice - 创建了一个标签为
Movie
的节点 The Matrix - 建立了一条 Alice 喜欢 The Matrix 的关系
你可以给节点加上多个标签或属性,比如
age=30
、genre="Sci-Fi"
等。
查询数据
查询是图数据库中最常见的操作之一。py2neo 支持直接执行 Cypher 查询语句:
results = graph.run("MATCH (p:Person)-[:LIKES]->(m:Movie) RETURN p.name, m.title") for record in results: print(record)
输出可能是这样的:
('Alice', 'The Matrix')
如果你希望返回的是 Python 字典而不是记录对象,可以加一个 .to_data_frame()
或者用 graph.evaluate()
获取单个值。
查询小技巧:
- 如果你知道某个节点的 ID,可以用
MATCH (n) WHERE id(n) = 123 RETURN n
来定位。 - 使用参数化查询防止注入攻击:
graph.run("MATCH (p:Person {name: $name}) RETURN p", name="Alice")
批量操作和事务处理
当你需要插入大量数据时,建议使用事务来提高效率和保证一致性:
with graph.begin() as tx: for i in range(100): person = Node("Person", name=f"User{i}") movie = Node("Movie", title="Sample Movie") rel = Relationship(person, "LIKES", movie) tx.create(rel)
这样可以在一个事务里批量插入数据,比每次单独提交快很多。
注意:事务不是万能的,太大可能会占用太多内存,建议控制在合理范围内。
其他实用功能
py2neo 还有一些隐藏但很好用的功能:
自动合并(Merge):避免重复插入相同节点
from py2neo import NodeMatcher matcher = NodeMatcher(graph) alice = matcher.match("Person", name="Alice").first()
删除节点/关系:使用
graph.delete(node)
或graph.separate(rel)
删除关系但保留节点索引和约束:可以通过 Cypher 添加索引,提升查询速度
CREATE INDEX FOR (p:Person) ON (p.name)
基本上就这些。用 Python 操作 Neo4j 不复杂,但有些细节容易忽略,比如事务控制、参数化查询、节点唯一性判断等。掌握好这些,就能比较顺畅地用 py2neo 构建图数据应用了。
本篇关于《Python操作Neo4j:py2neo图数据库入门指南》的介绍就到此结束啦,但是学无止境,想要了解学习更多关于文章的相关知识,请关注golang学习网公众号!

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