neo4j图形数据库的python绑定
neo4p的Python项目详细描述
neo4j python绑定
==
：概要：从python代码访问neo4j图形数据库功能
仅在osx雪豹、python 2.6上使用neo4j 1.3测试
注意
----
这是一项正在进行的工作。如果本文档中的内容失败或看起来不正确，请告诉我。
非常感谢。
installation
----
install jcc:
$easy_install jcc
下载并解压缩neo4j到某个地方（http://neo4j.org/download/）
目前只有1.3版支持Ne4JJHOLD环境变量到NeN4J下载：
出口$NE4JJHOL/~/NeX4J社区-1.3BR/> BR/>< BR/>进入NY4PY包目录：
B/>目录/////Read：BR/> BR/>用JCC构建C++包装：
BR/> $Pythonsetup.py build
安装（可能需要sudo ness）：
$python setup.py install
运行一些测试：
$python test/test_graph_core.py
希望没有错误！如果有，请给我回溯：）
Getting Started
----
>最简单的方法是使用"全局"图。
>；>from neo4py import neo
>；>gdb=neo.init_graph（'test-graph.neo4j'）
>；
使用
>；gdb=neo.get戋graph（）
transactions
----
>事务的处理方式不同于neo4j.py
>；tx，created=gdb.get戋tx（）
如果created为true，则为此作用域在完成时提交事务的责任：
>；>tx.finish（true）success-提交对数据库的更改
>；>tx.finish（false）failure-回滚更改
>；>tx.success（）或.failure（）
>；>tx.finish（）这里传递的是true还是false并不重要--它将被忽略
关系和属性（有趣的东西的开始）
----------
**并非所有语法都与neo4j.py兼容**
创建节点：：（必须在事务中！）
>；>；n=gdb.node（）
访问属性：
>；>value=n['key']\"默认值"）
>；>；对于prop in n:do廑something（prop）
>；>；对于prop，value in n.iteritems（）：do廑something（prop，value）廑循环节点属性
>；>；更多props={"name"："jack"，"occupation"："pilot"}
>；>；n1.更新（更多的道具）
>；>n2.更新（name="sarah"，ocposition="宇航员"）
>；>n.id节点id
n1.relationships（"likes"）（n2，how"much="lot"）当
关系的名称存储在变量中时使用。
尽管此语法可能会更改…看起来很模糊？
相对起点起点节点（n1）
>；>>相对终点终点节点（n2）
>>>>相对类型
"知道"
"关系"属性上的其他功能是可能的。像get all一样，
传入或传出关系（键入或不键入）：
>；>rels=list（n1.relationships（））
>；>rels=list（n1.relationships（"knows"，"likes"）.incoming）
>；>rel=n1.knows.outgoing.single
遍历
----
正在进行。非常类似于neo4j.py
请参见tests（neo4py/testing/graph_core.py）
>neo4py.core import direction
>>neo4py.traversal import traverser，stop，returnable，order
class mytraverser（traverser）：
types=[direction.incoming.knows，方向：无方向性。喜欢的是：< =：=，可以使用一个Python方法，它主要是未经测试的。更快）
order=order.depth_first
索引
----
请参见测试（neo4py/testing/graph_core.py）
>；>；节点idx=gdb.node_index.create（"我的节点索引"，fulltext=true）创建新的全文索引
将失败索引，名称已存在
>；>节点idx=gdb。节点索引["我的节点索引"]检索已创建的索引
>；>gdb中的"该索引"。节点索引测试索引是否存在
false
>>>>gdb中的"我的节点索引"。节点索引
true
>>>rel廑idx=gdb.rel廑index.create（"关系索引"）的工作原理相同，但对于关系
>>>>节点idx['name'，"jack"]=n1
>；节点idx['name'，"jack"]=n500个节点在"name"=>；"jack"
>；>；nodes=list（node懔idx['name'，'jack']）下索引；返回两个节点上的迭代器（使用此语法精确匹配）
>；>；nodes=list（node懔idx.simple懔query（'name'，'jack'）按单键/值进行全文查询
>；>；nodes=list（node_idx.query（'name:jack'））运行lucene query（支持多个键）
关系索引相同，但有两个额外选项（请参阅neo4j文档）：
>；>；rels=list（rel_idx.simple_query（'key'，value'，start_node=n1）限制查询，以提高效率（也可以是结束节点）
>；>rels=list（rel廑idx.query（'key:value'，结束节点=some廑other廑node）
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：概要：从python代码访问neo4j图形数据库功能
仅在osx雪豹、python 2.6上使用neo4j 1.3测试
注意
----
这是一项正在进行的工作。如果本文档中的内容失败或看起来不正确，请告诉我。
非常感谢。
installation
----
install jcc:
$easy_install jcc
下载并解压缩neo4j到某个地方（http://neo4j.org/download/）
目前只有1.3版支持Ne4JJHOLD环境变量到NeN4J下载：
出口$NE4JJHOL/~/NeX4J社区-1.3BR/> BR/>< BR/>进入NY4PY包目录：
B/>目录/////Read：BR/> BR/>用JCC构建C++包装：
BR/> $Pythonsetup.py build
安装（可能需要sudo ness）：
$python setup.py install
运行一些测试：
$python test/test_graph_core.py
希望没有错误！如果有，请给我回溯：）
Getting Started
----
>最简单的方法是使用"全局"图。
>；>from neo4py import neo
>；>gdb=neo.init_graph（'test-graph.neo4j'）
>；
使用
>；gdb=neo.get戋graph（）
transactions
----
>事务的处理方式不同于neo4j.py
>；tx，created=gdb.get戋tx（）
如果created为true，则为此作用域在完成时提交事务的责任：
>；>tx.finish（true）success-提交对数据库的更改
>；>tx.finish（false）failure-回滚更改
>；>tx.success（）或.failure（）
>；>tx.finish（）这里传递的是true还是false并不重要--它将被忽略
关系和属性（有趣的东西的开始）
----------
**并非所有语法都与neo4j.py兼容**
创建节点：：（必须在事务中！）
>；>；n=gdb.node（）
访问属性：
>；>value=n['key']\"默认值"）
>；>；对于prop in n:do廑something（prop）
>；>；对于prop，value in n.iteritems（）：do廑something（prop，value）廑循环节点属性
>；>；更多props={"name"："jack"，"occupation"："pilot"}
>；>；n1.更新（更多的道具）
>；>n2.更新（name="sarah"，ocposition="宇航员"）
>；>n.id节点id
n1.relationships（"likes"）（n2，how"much="lot"）当
关系的名称存储在变量中时使用。
尽管此语法可能会更改…看起来很模糊？
相对起点起点节点（n1）
>；>>相对终点终点节点（n2）
>>>>相对类型
"知道"
"关系"属性上的其他功能是可能的。像get all一样，
传入或传出关系（键入或不键入）：
>；>rels=list（n1.relationships（））
>；>rels=list（n1.relationships（"knows"，"likes"）.incoming）
>；>rel=n1.knows.outgoing.single
遍历
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正在进行。非常类似于neo4j.py
请参见tests（neo4py/testing/graph_core.py）
>neo4py.core import direction
>>neo4py.traversal import traverser，stop，returnable，order
class mytraverser（traverser）：
types=[direction.incoming.knows，方向：无方向性。喜欢的是：< =：=，可以使用一个Python方法，它主要是未经测试的。更快）
order=order.depth_first
索引
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请参见测试（neo4py/testing/graph_core.py）
>；>；节点idx=gdb.node_index.create（"我的节点索引"，fulltext=true）创建新的全文索引
将失败索引，名称已存在
>；>节点idx=gdb。节点索引["我的节点索引"]检索已创建的索引
>；>gdb中的"该索引"。节点索引测试索引是否存在
false
>>>>gdb中的"我的节点索引"。节点索引
true
>>>rel廑idx=gdb.rel廑index.create（"关系索引"）的工作原理相同，但对于关系
>>>>节点idx['name'，"jack"]=n1
>；节点idx['name'，"jack"]=n500个节点在"name"=>；"jack"
>；>；nodes=list（node懔idx['name'，'jack']）下索引；返回两个节点上的迭代器（使用此语法精确匹配）
>；>；nodes=list（node懔idx.simple懔query（'name'，'jack'）按单键/值进行全文查询
>；>；nodes=list（node_idx.query（'name:jack'））运行lucene query（支持多个键）
关系索引相同，但有两个额外选项（请参阅neo4j文档）：
>；>；rels=list（rel_idx.simple_query（'key'，value'，start_node=n1）限制查询，以提高效率（也可以是结束节点）
>；>rels=list（rel廑idx.query（'key:value'，结束节点=some廑other廑node）
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