给出100个py2neo案例demo,不给出代码？

### 回答1：
很抱歉，我无法提供100个 py2neo 案例的示例，也不能提供代码。但是我可以给出一些 py2neo 的使用方法的示例：

1. 连接到 Neo4j 数据库：

from py2neo import Graph

graph = Graph(host="localhost", port=7474, user="neo4j", password="password")

2. 创建节点并将其连接到数据库：

from py2neo import Node

node = Node("Person", name="Alice")
graph.create(node)

3. 创建关系并将其连接到数据库：

from py2neo import Relationship

alice = Node("Person", name="Alice")
bob = Node("Person", name="Bob")
relationship = Relationship(alice, "KNOWS", bob)
graph.create(relationship)

4. 执行 CQL 查询：

from py2neo import Node, Relationship

results = graph.run("MATCH (p:Person) RETURN p.name")
for result in results:
    print(result[0])

5. 删除节点或关系：

graph.delete(node)
graph.delete(relationship)

这些只是 py2neo 的一些简单用法，如果你想要更多关于 py2neo 的信息，可以参考官方文档：https://py2neo.org/v4/

### 回答2：
给出100个py2neo案例demo，不给出代码的话，我将简单介绍一些常见的py2neo案例：

1. 创建和连接到Neo4j数据库：使用py2neo可以轻松地创建和连接到Neo4j数据库，以便开始进行数据操作。

2. 创建节点：使用py2neo可以创建新的节点，可以为节点设置属性，然后将其添加到数据库中。

3. 创建关系：使用py2neo可以在节点之间创建关系，可以设置关系的属性，并将其添加到数据库中。

4. 查询节点和关系：使用py2neo可以执行各种查询，例如查询符合特定条件的节点或关系。

5. 更新节点和关系：使用py2neo可以更新节点和关系的属性，以及删除节点和关系。

6. 批量导入数据：使用py2neo可以从文件或其他数据源中导入大量数据到Neo4j数据库中。

7. 事务管理：使用py2neo可以在事务中执行多个数据库操作，以确保数据的一致性和完整性。

8. 索引和约束：使用py2neo可以创建索引和约束，以加快查询速度和保证数据的一致性。

9. 图形算法：使用py2neo可以执行各种图形算法，例如最短路径算法、社区检测算法等。

10. 可视化和分析：使用py2neo可以将数据从Neo4j数据库中导出，然后使用其他工具进行可视化和分析。

这只是一些常见的py2neo案例，实际上还有很多其他的应用场景和使用方法。通过py2neo，您可以方便地与Neo4j数据库交互，进行数据操作和分析，从而实现各种复杂的任务和应用。