jupyter-nebulagraph 0.14.3

安装

jupyter_nebulagraph可以通过pip安装，也可以从本git仓库本身安装。

通过pip安装

pip install jupyter_nebulagraph

在仓库内安装

git clone git@github.com:wey-gu/jupyter_nebulagraph.git
cd jupyter_nebulagraph
python setup.py install

在Jupyter Notebook或iPython中加载它

%load_ext ngql

连接到NebulaGraph

以下参数是连接NebulaGraph数据库实例所需的

以下是如何连接到127.0.0.1:9669，用户名为"user"，密码为"password"的示例。

%ngql --address 127.0.0.1 --port 9669 --user user --password password

执行查询

现在支持两种iPtython魔幻

选项1：一行类型的%ngql

%ngql USE basketballplayer;
%ngql MATCH (v:player{name:"Tim Duncan"})-->(v2:player) RETURN v2.player.name AS Name;

选项2：多行类型的%%ngql

%%ngql
SHOW TAGS;
SHOW HOSTS;

包含变量的查询字符串

jupyter_nebulagraph支持从本地命名空间中获取变量，通过Jinja2模板框架的帮助，支持查询如下示例。

实际的查询字符串应该是GO FROM "Sue" OVER owns_pokemon ...，并且"{{ trainer }}"通过消费本地变量trainer被渲染为"Sue"

In [8]: vid = "player100"

In [9]: %%ngql
   ...: MATCH (v)<-[e:follow]- (v2)-[e2:serve]->(v3)
   ...:   WHERE id(v) == "{{ vid }}"
   ...: RETURN v2.player.name AS FriendOf, v3.team.name AS Team LIMIT 3;
Out[9]:   RETURN v2.player.name AS FriendOf, v3.team.name AS Team LIMIT 3;
FriendOf	Team
0	LaMarcus Aldridge	Trail Blazers
1	LaMarcus Aldridge	Spurs
2	Marco Belinelli	Warriors

绘制查询结果

绘制最后查询

在具有图形数据的查询后调用%ng_draw

# one query
%ngql GET SUBGRAPH 2 STEPS FROM "player101" YIELD VERTICES AS nodes, EDGES AS relationships;
%ng_draw

# another query
%ngql match p=(:player)-[]->() return p LIMIT 5
%ng_draw

绘制查询

或使用%ng_draw <one_line_query>，%%ng_draw <multiline_query>来代替绘制最后查询的结果。

一行查询

%ng_draw GET SUBGRAPH 2 STEPS FROM "player101" YIELD VERTICES AS nodes, EDGES AS relationships;

多行查询

%%ng_draw
MATCH path_0=(n)--() WHERE id(n) == "p_0"
OPTIONAL MATCH path_1=(n)--()--()
RETURN path_0, path_1

绘制图模式

%ng_draw_schema

从CSV加载数据

通过ng_load_csv魔幻的帮助，可以支持将数据从CSV文件加载到NebulaGraph中。

例如，将CSV文件actor.csv中的数据加载到空间basketballplayer中，标签为player，vid在列0，属性在列1和2中

"player999","Tom Hanks",30
"player1000","Tom Cruise",40
"player1001","Jimmy X",33

只需运行以下行

%ng_load --source actor.csv --tag player --vid 0 --props 1:name,2:age --space basketballplayer

一些其他示例

# load CSV from a URL
%ng_load --source https://github.com/wey-gu/jupyter_nebulagraph/raw/main/examples/actor.csv --tag player --vid 0 --props 1:name,2:age --space demo_basketballplayer
# with rank column
%ng_load --source follow_with_rank.csv --edge follow --src 0 --dst 1 --props 2:degree --rank 3 --space basketballplayer
# without rank column
%ng_load --source follow.csv --edge follow --src 0 --dst 1 --props 2:degree --space basketballplayer

调整查询结果

默认情况下，查询结果是Pandas Dataframe，我们可以通过从变量_中读取来访问它。

In [1]: %ngql MATCH (v:player{name:"Tim Duncan"})-->(v2:player) RETURN v2.player.name AS Name;

In [2]: df = _

还可以配置结果以在原始ResultSet中，以启用便捷的NebulaGraph Python应用程序开发。

有关更多信息，请参阅文档：结果处理

速查表

如果你发现自己忘记了命令或者不希望完全依赖速查表，请记住这一点：通过帮助命令寻求帮助！

%ngql help