from py2neo import * graph = Graph("http://localhost:7474", auth=('neo4j', 'zcy111111')) graph.delete_all() import csv row_list =[['id', 'name', 'age', 'sex', 'address'], [0, 'John', '23', 'man', 'Beijing'], [1, 'Bob', '23', 'man', 'Shanghai'], [2, 'Ben', '23', 'man', 'Shanghai'], [3, 'Mike', '23', 'man', 'Beijing'], [4, 'John', '23', 'man', 'Beijing'], [5, 'Robert J', '23', 'man', 'Beijing'], [6, 'Zhangsan', '23', 'man', 'ShanDong'], [7, 'Lisisi', '23', 'man', 'ShanDong'], [8, 'Liuyiyi', '23', 'man', 'Beijing'], [9, 'Heyi', '23', 'man', 'JiangSu'],] with open('data.csv', 'w', newline='') as f: writer = csv.writer(f) writer.writerows(row_list) print("输入完成") with open('data.csv', 'r') as f: reader = csv.reader(f) data = list(reader) print(data[1]) # 测试 for i in range(1, len(data)): node = Node('person', id=data[i][0], name=data[i][1], age=data[i][2]) relation = Node('address', name=data[i][4]) relation1 = Node('sex', name=data[i][3]) graph.create(node) graph.merge(relation, 'address', 'name') graph.merge(relation1, 'sex', 'name') address = Relationship(node, '居住地', relation) sex = Relationship(node, '性别', relation1) graph.create(address) graph.create(sex) print("创建成功")

这段代码使用了Python的py2neo库连接到了本地运行的Neo4j图数据库，并使用CSV文件作为数据源创建了节点和关系。具体来说，代码首先删除了Neo4j中的所有节点和关系，然后将一组数据写入了名为data.csv的CSV文件中。接下来，代码读取CSV文件的内容并将每一行数据转化为一个节点和两个关系，并将它们创建到了Neo4j数据库中。

其中，每个节点都被赋予了标签（label）“person”，并包含了id、name和age三个属性；每个关系都被赋予了类型（type）“居住地”或“性别”，并连接了相应的节点和具有相同名称属性的“address”或“sex”节点。最后，代码输出了“创建成功”表示节点和关系创建完成。