拒绝参股企业借款的回函
时间: 2024-05-29 19:13:07 浏览: 9
尊敬的XXX公司:
感谢贵公司对我们的合作表示出的诚意和信任,我们非常重视您的合作意向。不过,经过我们认真的考虑和研究,我们决定不参股贵公司,并且也不会借款给贵公司。
我们公司一直秉持着稳健经营的原则,将风险控制放在首位,遵守法律法规,保障客户利益。我们深知企业之间的合作需要建立在相互信任、风险可控的基础上,因此我们不能轻易地承担债务风险和未知的经营风险。
希望贵公司能够理解我们的决定,并感谢您对我们的关注和支持。我们期待未来有更多的机会与贵公司合作。
此致
敬礼
XXX公司
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matcher = NodeMatcher(graph) for i in holder.values: a = matcher.match("股票",TS代码=i[0]).first() b = matcher.match("股东",TS代码=i[0]) for j in b: r = Relationship(j,'参股',a) graph.create(r) print('TS',str(i[0]))
看起来你在使用Python中的py2neo库来操作Neo4j数据库。可以看出你正在使用NodeMatcher来匹配节点,并创建节点之间的关系。具体来说,你的代码中首先创建了一个NodeMatcher对象,然后使用该对象的match方法查找数据库中“股票”标签下TS代码属性值为i[0]的节点,将其保存在变量a中。接着,使用同样的方式查找“股东”标签下TS代码属性值为i[0]的所有节点,将它们保存在变量b中。接下来,对于b中的每个节点,都创建一个“参股”关系,连接到变量a中保存的节点。最后,你打印了一个调试信息,指明处理了哪个TS代码。
需要注意的是,这段代码中可能存在一些问题,例如在循环中使用了values方法,可能会导致性能问题。此外,在创建关系时,应该确保两个节点之间没有重复的关系。最好在创建关系之前先检查一下两个节点之间是否已经存在“参股”关系。
优化下面这段代码:matcher = NodeMatcher(graph) for i in holder.values: a = matcher.match("股票",TS代码=i[0]).first() b = matcher.match("股东",TS代码=i[0]) for j in b: r = Relationship(j,'参股',a) graph.create(r) print('TS',str(i[0]))
可以考虑优化这段代码的性能,减少数据库查询和创建关系的次数:
```
matcher_stock = NodeMatcher(graph).where("股票").index("TS代码")
matcher_holder = NodeMatcher(graph).where("股东").index("TS代码")
for i in holder.values:
stock_node = matcher_stock.get(TS代码=i[0])
if stock_node is None:
continue
holder_nodes = matcher_holder.match(TS代码=i[0])
for holder_node in holder_nodes:
relation_exists = graph.exists(holder_node, "参股", stock_node)
if not relation_exists:
graph.create(Relationship(holder_node, "参股", stock_node))
print('TS', str(i[0]))
```
这段代码中,我们使用了where方法和index方法来创建了两个不同的NodeMatcher对象,分别用于匹配“股票”和“股东”节点,并通过索引加速查询。对于每个holder中的TS代码,我们首先使用matcher_stock.get方法查询对应的“股票”节点,如果不存在,则跳过循环。否则,我们使用matcher_holder.match方法查询对应的“股东”节点,并对每个节点检查是否已经存在“参股”关系。如果不存在,则创建关系,并打印对应的TS代码。这样做可以减少查询次数和创建关系的次数,提高代码的性能。