Py2neo（开发人员如何使用）

什么是 Py2neo？

Py2neo 是一个 Python 的客户端库和工具包，用于在应用程序中启用非常流行的图数据库 Neo4j。 它提供了一个直观的用户界面来访问 Neo4j 的图形拓扑，轻松添加、编辑、移除和创建具有关系的节点。 Py2neo 在 Python 程序和 Neo4j 数据库之间提供了无缝接口，除了执行 Cypher 查询之外，还允许直接操作图形数据。

Py2neo 的这一全面特性集，简化了 Neo4j 与 Python 项目的集成，用于高级查询和高效管理图数据，使用图数据库的强大功能为您的 Python 应用程序提供服务，几乎不需要额外工作。

它支持在大多数操作系统中的客户端应用程序中使用的许多 Python 发行版。 但请注意，Py2neo 首先是为 Linux 操作系统使用的； 它可能适用于其他操作系统，但没有得到直接支持。

该库包含了广泛的功能，包括所有的命令行工具和管理工具。 该库是处理 Neo4j 数据库的最可靠方法之一。 Py2neo 提供了兼容性保证，确保平滑集成和可靠性能。 该库支持 Bolt 和 HTTP 协议。

设置和使用 Py2neo 与 Python

以下步骤将帮助您构建和设置 Py2neo 以与 Neo4j 数据库通讯：

pip install py2neo

pip install py2neo

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!

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)

# 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"])

IronPDF 简介

名为 IronPDF 的 Python 库可以处理 PDF 的程序生成和操作。 它为从 HTML 生成 PDF、合并两个或多个 PDF 文件，甚至通过添加注释、文本和图像使用现有的 PDF 提供了巨大的功能。 除此之外，IronPDF 允许用户从任何 HTML 页面或基于 Web 的材料中创建高质量的 PDF，之后可以用于制作具有预定义布局的报告、发票和其他文档。

该库的一些高级功能包括更改页面布局、加密文档和从 PDF 中提取内容。 通过改进您产品处理 PDF 的方式，您将更好地提高其总体使用价值。 该模块将在将 IronPDF 集成到 Python 程序后帮助实现文档生成操作自动化。

 pip install ironpdf

融合 Py2neo 与 IronPDF

将 Py2neo 与 IronPDF 集成到 Python 中，需使用 Py2neo 管理 PDF 处理并与 Neo4j 图数据库进行通讯。 以下提供了有关如何实现此集成的详细说明：

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")

这是一个使用 Py2neo 连接到 Neo4j 图数据库的 Python 脚本。 它运行一个 Cypher 查询返回 Person 节点的名称，并将结果转换为 HTML。 之后，它使用 IronPDF 生成一个包含该 HTML 内容的 PDF 文档。

该脚本首先导入所有需要的库，并使用给定凭证设置 Neo4j 连接。 然后它将用户名列表转换为一个 HTML 字符串，并使用 IronPDF 的 ChromePdfRenderer 类生成一个名为 "output.pdf" 的 PDF。

许可

一个许可密钥允许代码在没有水印的情况下工作。 您可以在此链接注册免费试用许可。 请记住，您无需出示身份即可获取。 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 的集成提供了一种强有力的能力来处理和可视化保存在 Neo4j 图数据库中的数据。 它极大地简化了用户与 Neo4j 之间的交流过程，允许快速搜索和检索相关数据。 通过此方法，您可以轻松从图数据库的查询中直接使用 HTML 标签中的内容生成详细、美观的 PDF。

此集成使得基于图的数据的高级分析和可视化成为可能，使其有效地应用于广泛的应用程序，如制作商业智能报告或捕捉数据关系。 IronSoftware 提供了多种库，以促进为各种平台和操作系统（包括 Windows、Android、macOS、Linux 等）开发程序。