PYTHON 幫助 Py2neo(開發人員工作原理) Curtis Chau 更新:6月 22, 2025 下載 IronPDF pip 下載 開始免費試用 法學碩士副本 法學碩士副本 將頁面複製為 Markdown 格式,用於 LLMs 在 ChatGPT 中打開 請向 ChatGPT 諮詢此頁面 在雙子座打開 請向 Gemini 詢問此頁面 在 Grok 中打開 向 Grok 詢問此頁面 打開困惑 向 Perplexity 詢問有關此頁面的信息 分享 在 Facebook 上分享 分享到 X(Twitter) 在 LinkedIn 上分享 複製連結 電子郵件文章 圖資料庫中的資訊以相互關聯的節點和邊的形式儲存和操作,用於對實體及其關係進行建模。 圖資料庫在關係比資料本身更重要或同等重要的情況下表現出色,尤其與基於表格的傳統關係資料庫相比更是如此。 這種結構在詐欺偵測、推薦系統和社交網路應用中表現出色,因為它能夠有效率地支援複雜的網路查詢和分析。 這類資料庫透過採用圖演算法,可以輕鬆發現傳統資料模型通常很難發現的模式和關係; 因此,可以從中獲得許多關於數據中存在的複雜關係的深刻見解。 在本文中,我們將學習如何使用 Py2neo 並將該程式庫與 IronPDF 結合使用,以便您可以更進一步,輕鬆地在 PDF 中顯示您的發現。 Py2neo是什麼? Py2neo是一個 Python 客戶端程式庫和工具包,旨在使應用程式能夠使用 Neo4j(一種非常流行的圖資料庫)。 它提供了一個直覺的使用者介面來存取 Neo4j 的圖拓撲結構,可以輕鬆地添加、編輯、刪除和創建具有關係的節點。 Py2neo 提供了 Python 程式和 Neo4j 資料庫之間的無縫接口,除了執行 Cypher 查詢外,還允許直接操作圖資料。 Py2neo 的這套全面的功能集簡化了 Neo4j 與 Python 專案的集成,從而能夠對圖資料進行高級查詢和高效管理,讓您能夠以極少甚至無需任何工作即可在 Python 應用程式中使用圖資料庫的強大功能。 Py2neo(開發者使用指南):圖 1 - Py2neo 套件網頁 它支援客戶端應用程式中大多數作業系統下使用的許多 Python 發行版。 請注意,Py2neo 主要用於 Linux 作業系統; 它或許可以與其他作業系統相容,但並未獲得直接支援。 該庫包含豐富的功能,包括所有命令列工具和管理工具。 該庫是處理 Neo4j 資料庫最強大的方法之一。 Py2neo 提供相容性保證,可實現平滑整合和可靠性能。 該程式庫同時支援 Bolt 和 HTTP 協定。 使用 Python 設定和使用 Py2neo 以下步驟將協助您建置和設定 Py2neo,使其與 Neo4j 資料庫通訊: 安裝 Py2neo 庫 首先,透過 pip 安裝 Py2neo 用戶端庫,以安裝最新版本並套用錯誤修復: pip install py2neo pip install py2neo SHELL 請確保 Neo4j 在您的系統上已啟動並運行。 從 Neo4j網站下載,然後按照作業系統的安裝說明進行操作。 使用 Py2neo 連接到 Neo4j Py2neo 可用於在您的 Neo4j 實例和您的 Python 腳本或互動式環境之間建立連線。 請看下面的簡單範例: from py2neo import Graph # 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)) # 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 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! PYTHON 控制台輸出 Py2neo(開發者使用指南):圖 2 - 上一個範例的控制台輸出 配置 Py2neo 此外,您也可以根據需要修改 Py2neo 參數,例如連線設定或預設資料庫。 這裡提供了更多設定範例: 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) PYTHON 以下是我們從新增工具顯示插入到 Neo4j 資料庫中的資料。 Neo4j 內容 Py2neo(開發者使用指南):圖 3 - Neo4j 資料庫內容 執行 Cypher 查詢 使用 Py2neo,您可以使用 Cypher 查詢與圖資料庫進行通訊: # Example of a Cypher 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 query query = """ MATCH (p:Person) RETURN p.name AS name """ results = graph.run(query) for record in results: print(record["name"]) PYTHON 控制台輸出 Py2neo(開發者使用指南):圖 4 - 顯示資料庫內容的控制台輸出 介紹 IronPDF。 Py2neo(開發者使用指南):圖 5 - IronPDF 網頁 名為IronPDF的 Python 函式庫可以處理 PDF 的程式化產生和操作。 它提供了強大的功能,可以從 HTML 生成 PDF,合併兩個或多個 PDF 文件,甚至可以透過添加註釋、文字和圖像來使用現有的 PDF。 除此之外,IronPDF 還允許使用者從任何 HTML 頁面或基於 Web 的材料建立高品質的 PDF,這些 PDF 隨後可用於製作報告、發票和其他具有預定義佈局的文件。 該庫的一些高級功能包括更改頁面佈局、加密文件以及從 PDF 中提取內容。 透過改進產品處理 PDF 的方式,您將更有利於提高產品的整體實用性。 一旦 IronPDF 整合到 Python 程式中,該模組還將有助於自動化文件產生操作。 安裝 IronPdf 函式庫 您可以使用以下命令安裝使 Python 能夠透過 pip 使用 IronPDF 功能的軟體包。 pip install ironpdf 將 Py2neo 與 IronPDF 集成 需要使用 IronPDF 管理 PDF 處理,並使用 Py2neo 與 Neo4j 圖資料庫通信,以便在 Python 中將 Py2neo 與 IronPDF 整合。 下面提供了完成此整合的詳細說明: from py2neo import Graph from ironpdf import * import warnings warnings.filterwarnings('ignore') # Ensure that you have replaced 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") from py2neo import Graph from ironpdf import * import warnings warnings.filterwarnings('ignore') # Ensure that you have replaced 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") PYTHON 這是一個使用 Py2neo 連接到 Neo4j 圖資料庫的 Python 腳本。 它運行 Cypher 查詢,傳回 Person 節點的名稱,並將結果轉換為 HTML。 之後,它使用 IronPDF 將此 HTML 內容建立為 PDF 文件。 腳本首先匯入所有必要的庫,並使用給定的憑證設定 Neo4j 連線。 然後,它將使用者名稱清單轉換為 HTML 字串,並使用 IronPDF 的ChromePdfRenderer類別產生 PDF 文件,儲存為"output.pdf"。 Py2neo(開發者使用方法):圖 6 - 使用 IronPDF 和 Py2neo 輸出的 PDF 授權 授權密鑰可以讓程式碼在不帶浮水印的情況下運作。 您可以透過此連結註冊免費試用許可證。 請記住,您無需出示身份證明即可獲得。 要註冊免費試用版,您只需提供您的電子郵件地址。 Py2neo(開發者使用指南):圖 7 - IronPDF 許可計劃 結論 IronPDF 和 Py2neo 的整合提供了強大的功能,可以處理和視覺化保存在 Neo4j 圖資料庫中的資料。 它大大簡化了用戶與 Neo4j 之間的通訊過程,從而可以快速搜尋和檢索相關資料。 有了它,您就可以輕鬆地產生包含 HTML 標籤內容的詳細、美觀的 PDF 文件,這些內容可以直接從圖資料庫的查詢中取得。 這種整合能夠對基於圖的資料進行更高層次的分析和視覺化,使其能夠有效地應用於各種應用,例如建立商業智慧報告或擷取資料關係。 IronSoftware提供多種函式庫,方便為各種平台和作業系統(包括 Windows、Android、macOS、Linux 等)開發程式。 Curtis Chau 立即與工程團隊聊天 技術作家 Curtis Chau 擁有卡爾頓大學計算機科學學士學位,專注於前端開發,擅長於 Node.js、TypeScript、JavaScript 和 React。Curtis 熱衷於創建直觀且美觀的用戶界面,喜歡使用現代框架並打造結構良好、視覺吸引人的手冊。除了開發之外,Curtis 對物聯網 (IoT) 有著濃厚的興趣,探索將硬體和軟體結合的創新方式。在閒暇時間,他喜愛遊戲並構建 Discord 機器人,結合科技與創意的樂趣。 相關文章 更新6月 22, 2025 deepstream io(開發人員的工作原理) 在這篇文章中,我們將學習如何使用開放即時伺服器 deepstream 和 IronPDF 生成 PDF。 閱讀更多 更新6月 22, 2025 imageio python(開發人員如何工作) 我們將探討如何使用 Imageio 讀寫圖像,然後我們還將研究 IronPDF 從 Iron Software 生產的生成 PDF 文檔 閱讀更多 更新6月 22, 2025 igraph python(開發人員如何工作) 在這篇文章中,我們使用 igraph 展示了如何能夠生成網絡圖,並打印到 PDF 文件,使用靈活和可靠的 IronPDF 庫。 閱讀更多 XGBoost Python(開發者指南)msgpack python(開發人員工作...
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