编程题:以下是一个查询,可以找出某个用户的二度好友:

时间: 2024-03-09 18:50:56 浏览: 23
以下是一个查询,可以找出某个用户的二度好友(即与该用户有共同好友的好友)的 Python 代码实现,需要使用 Neo4j 数据库和 Py2neo 库: ```python from py2neo import Graph # 连接数据库 graph = Graph("bolt://localhost:7687", auth=("neo4j", "password")) # 查询某个用户的二度好友 query = """ MATCH (user:User)-[:FRIEND]->(friend:User)-[:FRIEND]->(fof:User) WHERE user.name = 'Alice' AND NOT (user)-[:FRIEND]->(fof) RETURN fof.name """ result = graph.run(query) # 输出结果 for record in result: print(record['fof.name']) ``` 其中,`User`是一个节点标签,`FRIEND`是一个边类型,表示两个用户之间的好友关系。上述查询语句中,`user`是要查询的用户,`friend`是该用户的好友,`fof`是该用户的二度好友。查询语句中的`WHERE`子句表示限制查询的用户为Alice,`NOT (user)-[:FRIEND]->(fof)`表示排除已经是该用户好友的二度好友。运行上述代码,即可输出Alice的二度好友的用户名。
相关问题

编程题:以下是一个查询,可以找出某个用户的二度好友:

这里提供一种基于SQL的解决方案: ```SQL SELECT DISTINCT f2.friend_id FROM friends AS f1 JOIN friends AS f2 ON f1.friend_id = f2.user_id WHERE f1.user_id = <user_id> AND f2.friend_id NOT IN ( SELECT friend_id FROM friends WHERE user_id = <user_id> ) ``` 其中,`friends` 表存储了用户之间的好友关系,有两个字段 `user_id` 和 `friend_id`,表示两个用户之间互为好友。以上查询可以找出某个用户的二度好友,具体步骤如下: 1. 通过 `JOIN` 操作,将 `friends` 表自连接一次,得到所有一度好友对。 2. 对于每一个一度好友对,再次通过 `JOIN` 操作,得到这个二度好友。 3. 通过 `WHERE` 条件过滤掉一度好友和自己,得到所有二度好友的 `friend_id`。 需要注意的是,这里使用了 `DISTINCT` 关键字,是为了去重,避免出现重复的二度好友。

编程题:将用户指定的某个hdfs目录中的大于2k的文件下载到本地

可以使用Python中的hdfs3库来实现这个功能。首先需要安装hdfs3库,可以使用pip进行安装: ``` pip install hdfs3 ``` 然后可以按照以下步骤实现下载大于2k的文件: ```python import os import hdfs3 # 创建hdfs客户端 client = hdfs3.HDFileSystem(host='your_hdfs_host', port=your_hdfs_port) # 指定要下载的目录 hdfs_path = '/path/to/hdfs/dir' # 获取目录下的所有文件 files = client.ls(hdfs_path) # 遍历文件,下载大于2k的文件到本地 for file in files: if file['size'] > 2048: # 获取文件名和本地路径 filename = os.path.basename(file['name']) local_path = '/path/to/local/dir/' + filename # 下载文件 with client.read(file['name']) as reader, open(local_path, 'wb') as writer: while True: data = reader.read(1024) if not data: break writer.write(data) ``` 需要注意的是,上述代码中的`your_hdfs_host`和`your_hdfs_port`需要替换为实际的HDFS服务器地址和端口号,`/path/to/hdfs/dir`和`/path/to/local/dir/`分别需要替换为实际的HDFS目录和本地目录。

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