python neo4j

以下是Python操作Neo4j的示例代码，使用py2neo第三方包连接Neo4j图数据库，增加节点和关系，删除节点和关系，查找节点和关系：

# 导入py2neo包
from py2neo import Graph, Node, Relationship

# 连接Neo4j数据库
graph = Graph("bolt://localhost:7687", auth=("neo4j", "password"))

# 增加节点
node1 = Node("Person", name="Alice")
node2 = Node("Person", name="Bob")
graph.create(node1)
graph.create(node2)

# 增加关系
relationship = Relationship(node1, "KNOWS", node2)
graph.create(relationship)

# 删除节点和关系
graph.delete(node1)
graph.delete(relationship)

# 查找节点和关系
result = graph.run("MATCH (p:Person) RETURN p.name AS name")
for record in result:
    print(record["name"])

相关问题

python neo4j库

Python中的neo4j库是一个用于连接和操作Neo4j图数据库的库。它提供了一组API，可以使用Python代码来创建、查询和修改Neo4j数据库中的节点和关系。

要使用neo4j库，需要先安装它。可以使用pip命令来安装：

pip install neo4j

安装完成后，就可以在Python代码中导入neo4j库并开始使用它了。

python neo4j 自动问答

Python Neo4j 自动问答是利用Python语言和Neo4j图数据库来实现自动问答功能的一种方法。

首先，我们需要准备一个包含问题和答案的知识图谱，将其存储在Neo4j数据库中。这个图谱可以使用Cypher查询语言插入到数据库中，每个节点代表一个问题或答案，节点之间的关系表示问题和答案之间的关联。

然后，我们可以通过Python编写一个自动问答程序，使用Neo4j的Python驱动程序连接到数据库，并通过Cypher查询语言查询数据库。

在问答程序中，首先输入一个问题，然后通过Cypher查询语言在图数据库中搜索相关问题节点。如果找到匹配的问题节点，再通过关联关系找到与之关联的答案节点。最后，将答案节点中的答案内容返回给用户。

举个例子，假设我们的知识图谱中有一个问题节点表示“Python的作者是谁？”，对应的答案节点中保存着“Guido van Rossum”。那么当用户输入一个问题“Python的作者是谁？”时，问答程序可以通过Cypher查询语言在数据库中找到匹配的问题节点，并找到与之关联的答案节点，然后将答案内容“Guido van Rossum”返回给用户。

通过这种方法，我们可以用Python和Neo4j实现一个简单的自动问答系统，通过图数据库查询来获取和返回答案，为用户提供更加智能和便捷的问答服务。