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]))
时间: 2024-04-21 16:26:21 浏览: 22
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。
相关问题
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。
Matcher matcher=pattern.matcher
(input);
This code creates a matcher object that will match the specified input string with the regular expression pattern. The "pattern" variable must be a valid regular expression, and the "input" variable is the string that will be matched against the pattern. The resulting matcher object can be used to perform various operations on the matched string, such as finding specific matches, replacing matches, and extracting groups from the matched string.
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