"""分別建立了
test_node_1
指向test_node_2
和test_node_2
指向test_node_1
兩條關係，
關係的型別為
"call"
，兩條關係都有屬性
count
，且值為1。
"""node_1_call_node_2 = relationship(test_node_1,
'call'
,test_node_2)
node_1_call_node_2['count'] = 1
node_2_call_node_1 = relationship(test_node_2,
'call'
,test_node_1)
node_2_call_node_1['count'] = 1
graph.create(node_1_call_node_2)
graph.create(node_2_call_node_1)
"""節點和關係的屬性初始賦值在前面節點和關係的建立
的時候已經有了相應的**，在這裡主要講述一下怎麼更新乙個節點
/關係的屬性值。
"""node_1_call_node_2['count']+=1
graph.push(node_1_call_node_2)
"""通過
find
和find_one
函式，可以根據型別和屬性、屬性值來查詢節點和關係。
""""""find
和find_one
的區別在於：
find_one
的返回結果是乙個具體的節點
/關係，可以直接檢視它的屬性和值。如果沒有這個節點
/關係，返回
none
。find
查詢的結果是乙個游標，可以通過迴圈取到所找到的所有節點
/關係。
"""find_code_1 = graph.find_one(
label="person"
,property_key="name"
,# property_value="test_node_1"
)# print(find_code_1['name'])
find_code_3 = graph.find_one(
label="person"
,property_key="name"
,# property_value="test_node_2"
)"""
如果已經確定了乙個節點或者關係，想找到和它相關的關係和節點，
就可以使用
match
和match_one"""
#find_relationship = graph.match_one(start_node=find_code_1,
end_node=find_code_3,
bidirectional=false)
print(find_relationship)
# match_relation = graph.match(start_node=find_code_1,bidirectional=false) #true
# for i in match_relation:
# print(i)
# i['count']+=1
# graph.push(i)
# print("1111111111111111")
# # print(graph)
# print(test_node_1)
# print(test_node_2)
# print(node_2_call_node_1)
# print(node_1_call_node_2)
Neo4j入門教程 1
neo4j資料庫是一種圖形資料庫 不知道這麼翻譯準不准，暫且這麼稱呼吧 這種資料庫與傳統的關係型資料庫有很大的差別。為了更好地幫助大家理解我這裡就將關係型資料庫與圖形資料庫作個比較。關係型資料庫 我們常用的像mysql，oracle等都是關係型資料庫，在關係型資料庫裡面對資料的處理是這樣子的 對每個...
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python鏈結neo4j匯入資料例項
資料遍歷匯入neo4jimport json from py2neo import graph,node,relationship py2neo連線neo4j匯入資料 class importdata def init self def load data self,path 讀json文件資料 f...