keyerror: 'neo4j_version'

时间: 2023-05-31 15:19:31 浏览: 379
### 回答1: 这个错误提示是在使用Python编程时出现的,意思是说在程序中访问了一个不存在的键值“neo4j_version”。可能是因为程序中使用了Neo4j数据库,但是没有正确配置或连接数据库导致的。需要检查程序中的代码和配置,确保正确连接Neo4j数据库并且使用正确的键值。 ### 回答2: 在使用 python 的 neo4j 驱动程序连接到 Neo4j 数据库时,可能会出现 KeyError: 'neo4j_version' 的错误。这个错误通常意味着你的 neo4j-driver(neo4j 驱动程序)版本与所连接的 Neo4j 数据库版本不兼容。 在 neo4j-driver 1.7.0 版本之前,它会自动检测所连接的数据库版本,但是在这个版本中,它不再支持自动检测。因此,如果你的 neo4j-driver 版本低于 1.7.0,并且你尝试连接一个新版本的 Neo4j 数据库,那么就会触发这个 KeyError 错误。 解决这个问题可以通过升级 neo4j-driver 到最新版本,在 neo4j-driver 1.7.0 版本之后,它支持自动检测连接 Neo4j 数据库的版本,并且可以正确处理兼容性问题。 另外,也可以手动指定所连接的数据库版本来解决这个问题。在使用 Driver 程序连接 Neo4j 数据库时,可以设置 "user_agent" 参数来指定所连接的数据库版本。例如: ```python from neo4j import GraphDatabase driver = GraphDatabase.driver(uri, auth=(user, password), user_agent="Neo4j/4.4.0") ``` 在这个例子中,我们显式地设置了 user_agent 参数为 "Neo4j/4.4.0",来指定所连接的数据库版本是 4.4.0。 综上所述,KeyError: 'neo4j_version' 错误通常是由于 neo4j-driver 与 Neo4j 数据库版本不兼容导致的。升级 neo4j-driver 到最新版本或者手动指定所连接的数据库版本都可以解决这个问题。 ### 回答3: keyerror: 'neo4j_version'是一个Python中的异常错误,通常发生在使用Py2neo库与Neo4j数据库进行交互时。 这个错误表示Py2neo库无法找到'neo4j_version'键值,因此无法执行相应的操作。这可能是由以下几个原因引起的: 1. 未正确安装Py2neo库。在导入Py2neo并连接到Neo4j数据库之前,确保已将Py2neo正确安装并添加到Python环境中。 2. 连接到Neo4j数据库时遇到了问题。如果无法连接到Neo4j数据库,则Py2neo库将无法找到'neo4j_version'键值。确保Neo4j数据库正在运行,并且在连接时没有遇到任何错误。 3. 函数调用的参数错误。在某些情况下,'neo4j_version'键可能会作为函数的参数输入。如果输入的参数与预期的格式不匹配,那么就会发生KeyError异常。确保传递给函数的参数与函数所需的参数一致。 为了解决这个问题,可以尝试以下几个步骤: 1. 确保Py2neo已正确安装并添加到Python环境中。 2. 确保正在连接到正确的Neo4j数据库。 3. 检查函数的参数并确保输入的参数与函数预期的参数格式一致。 4. 如果错误仍然存在,请尝试更新Py2neo和Neo4j到最新版本。有时候,这种错误是由版本不兼容性引起的。 总之,在使用Py2neo库与Neo4j数据库进行交互时,如果遇到keyerror: 'neo4j_version'错误,请先检查上述几个问题,并采取相应的解决措施,以确保代码能够顺利地执行。

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import networkx as nx from neo4j import GraphDatabase from torch_geometric.data import Data # Connect to Neo4j database driver = GraphDatabase.driver(uri, auth=(username, password)) # Define a Cypher query to retrieve nodes and relationships from Neo4j query = """ MATCH (n)-[r]->(m) RETURN id(n) AS source, id(m) AS target, type(r) AS edge_type, labels(n) AS source_labels, labels(m) AS target_labels, properties(n) AS source_props, properties(m) AS target_props """ # Execute the query and retrieve the results with driver.session() as session: results = session.run(query) # Convert the query results to a NetworkX graph graph = nx.MultiDiGraph() for record in results: graph.add_edge(record['source'], record['target'], key=record['edge_type'], source_labels=record['source_labels'], target_labels=record['target_labels'], source_props=record['source_props'], target_props=record['target_props']) # Convert the NetworkX graph to a PyTorch Geometric Data object x = [] edge_index = [] edge_attr = [] for node in graph.nodes(): node_attrs = [] for label in graph.nodes[node]['labels']: node_attrs.append(label) for prop in graph.nodes[node]['source_props']: node_attrs.append(prop) x.append(node_attrs) for source, target, data in graph.edges(keys=True, data=True): edge_index.append([source, target]) edge_attrs = [] for label in data['source_labels']: edge_attrs.append(label) for prop in data['properties']: edge_attrs.append(prop) edge_attr.append(edge_attrs) data = Data(x=torch.tensor(x), edge_index=torch.tensor(edge_index).t().contiguous(), edge_attr=torch.tensor(edge_attr))详细注释

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