在在Python中使用中使用Neo4j的方法的方法
今天小编就为大家分享一篇关于在Python中使用Neo4j的方法，小编觉得内容挺不错的，现在分享给大家，具有
很好的参考价值，需要的朋友一起跟随小编来看看吧
Neo4j是面向对象基于Java的 ，被设计为一个建立在Java之上、可以直接嵌入应用的数据存储。此后，其他语言和平台的支
持被引入，Neo4j社区获得持续增长，获得了越来越多的技术支持者。目前已支持.NET、Ruby、Python、Node.js及PHP等。
因此，不管是什么项目，没有理由不引入Neo4j。
本文重点介绍Python，这门语言的哲学与Java大大不同，同时展示py2neo库如何被用来建立一个简单的应用程序。
一个快速的一个快速的REST例子例子
首先来看些基本知识。如果没有服务API，Neo4j就不能支持其他语言。该接口提供一组基于JSON消息格式的RESTful Web服
务和一个全面的发现机制。使用中使用这个接口的最快和最容易的方法是通过使用cURL：
$ curl http://localhost:7474/db/data/
{
"extensions" : {
},
"node" : "http://localhost:7474/db/data/node",
"node_index" : "http://localhost:7474/db/data/index/node",
"relationship_index" : "http://localhost:7474/db/data/index/relationship",
"extensions_info" : "http://localhost:7474/db/data/ext",
"relationship_types" : "http://localhost:7474/db/data/relationship/types",
"batch" : "http://localhost:7474/db/data/batch",
"cypher" : "http://localhost:7474/db/data/cypher",
"transaction" : "http://localhost:7474/db/data/transaction",
"neo4j_version" : "2.0.0-M03"
}
从这个端点返回JSON对象包含一组资源名称和URI下可以找到的Cypher端点。在消息载荷中接受传送来的Cyper请求并执行
这些查询，在HTTP响应中返回结果。
正是这种REST API接口，使得现在已有的各种Neo4j驱动得以建立。py2neo提供了这些REST资源的简单封装，这使Python
应用程序开发者可以放心使用Neo4j而不用考虑底层的客户机-服务器协议。
一个简单的应用一个简单的应用
为实际验证py2neo，我们将着眼于建立一个简单的用于存储姓名和电子邮件地址的通讯录管理系统。我们自然会使用节点来
模拟每一个独立实体，但它是要记住，Neo4j没有类型的概念。类型是从周围的关系和属性推断来的。
下面的关系图中人显示为红色、电子邮件地址节点显示为蓝色。这些当然是纯粹的逻辑演示节点，但数据本身并没有区别。
我们的应用程序将完成两个功能：添加新的联系人信息和检索联系人的完整列表。为此,我们将创建一个Person类包装
Py2neoNodeobject，这使我们有一个底层处理的实现且留出用户级的功能。上图中的ROOT节点是指上图中一个固定的参考
点，我们沿着这个点开始。
让我们直接看看代码。下面是一个完整的小型应用。这个程序允许添加新的名字与一个或者更多email地址相连接的以及提供
了一个容易的方式来显示这些连接信息的一个命令行工具。没有参数的运行是显示使用模式，而且这个唯一的依赖只是需要一
个本地未修改的Neo4j实例(instance)而已。
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
from
__future__
import
print_function
import
sys
from
py2neo
import
neo4j,
node,
rel
graph_db
=
neo4j.GraphDatabaseService()
class
Person(object):
_root
=
graph_db.get_or_create_indexed_node("reference",
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