库引入方法

在Python环境下与Neo4j图数据库建立连接时，推荐采用py2neo这个功能完善的客户端工具包。该库通过封装面向对象的编程接口，极大简化了开发者与Neo4j数据库的交互流程。

主要操作流程

1、构建数据节点及关联关系
2、运行Cypher查询语句
3、建立图数据模型
4、实现数据迁移功能

配置py2neo环境

pip install py2neo

Neo4j环境准备

需预先配置可用的Neo4j数据库实例，支持本地安装或远程连接（参考Docker部署neo4j方案）。

建立数据库连接

from py2neo import Graph
# 标准本地连接配置
db_conn = Graph("bolt://localhost:7687", auth=("neo4j", "your_password"))

构建数据实体及关联

from py2neo import Node, Link
# 初始化数据节点
user1 = Node("User", name="王五")
user2 = Node("User", name="赵六")
# 建立关联关系
friend_rel = Link(user1, "friends_with", user2)
# 提交至数据库
db_conn.create(user1 | user2 | friend_rel)

执行Cypher指令

# 检索所有用户节点
query_result = db_conn.execute("MATCH (u:User) RETURN u.name").fetch()
for record in query_result:
print(record["u.name"])
# .execute()：运行Cypher语句
# .fetch()：获取查询结果集

节点查询工具

finder = NodeFinder(db_conn)
# 查询特定用户节点
target_user = finder.locate("User", name="王五").get_first()
print(target_user)
# .locate()：根据条件筛选节点
# .get_first()：返回首个匹配项

更新节点信息

finder = NodeFinder(db_conn)
target_user = finder.locate("User", name="王五").get_first()
target_user["age"] = 28
db_conn.update(target_user)  # 同步到数据库

移除数据元素

finder = NodeFinder(db_conn)
target_user = finder.locate("User", name="王五").get_first()
db_conn.remove(target_user)
# db_conn.clear_all() 清空所有数据（谨慎使用）

构建图数据模型

from py2neo.data import GraphElement, Attribute
class UserModel(GraphElement):
__identifier__ = "name"
name = Attribute()
age = Attribute()

完整示例代码

from py2neo import Graph, Node, Link, NodeFinder
# 标准连接配置
db_conn = Graph("bolt://192.168.219.128:7687", auth=("neo4j", "test@123456"))
# 初始化节点
user1 = Node("User", name="王五")
user2 = Node("User", name="赵六")
# 建立关联
friend_rel = Link(user1, "friends_with", user2)
# 提交数据
db_conn.create(user1 | user2 | friend_rel)
finder = NodeFinder(db_conn)
target_user = finder.locate("User", name="王五").get_first()
target_user["age"] = 28
db_conn.update(target_user)
target_user = finder.locate("User", name="王五").get_first()
print("=======操作执行完毕=============")

核心功能速查