通过流式解析N-三元组

Question

我之前对这个问题感到很困惑，但我终于学会了如何使用Raptor和Redland Python扩展来解析一个大的N-Triples RDF存储（.nt文件）。

一个常见的例子是这样做：

import RDF
parser=RDF.Parser(name="ntriples")
model=RDF.Model()
stream=parser.parse_into_model(model,"file:./mybigfile.nt")
for triple in model:
    print triple.subject, triple.predicate, triple.object

默认情况下，Parse_into_model()会把对象加载到内存中，所以如果你在解析一个大文件，可以考虑使用HashStorage作为你的模型，这样可以以序列化的方式处理。

但是如果你只是想读取文件，然后把它添加到MongoDB，而不想把它加载到模型或者做其他复杂的事情呢？

Answer 1

在编程中，有时候我们需要处理一些数据，比如从一个地方获取信息，然后在另一个地方使用这些信息。这个过程就像是把水从一个水桶倒到另一个水桶里。

当我们在代码中写东西时，可能会遇到一些问题，比如数据格式不对，或者我们想要的数据没有被正确地传递。这就像是你在倒水的时候，水桶的口太小，水倒不进去。

为了避免这些问题，我们可以使用一些工具和方法来确保数据能够顺利地从一个地方流向另一个地方。这些工具就像是一个漏斗，可以帮助我们把水倒得更顺畅。

总之，处理数据就像是管理水流，我们需要确保每一步都顺利，这样才能得到我们想要的结果。

import RDF

parser=RDF.NTriplesParser()

for triple in parser.parse_as_stream("file:./mybigNTfile.nt"):
  print triple.subject, triple.predicate, triple.object