Python知识图谱案例

Python知识图谱是一个将Python编程语言相关的概念、实体和关系集成到结构化图形显示中的软件工具。它提供了一种探索和理解Python编程语言的便捷方式，可以帮助开发者更好地学习和应用Python。

#示例代码
导入请求
导入 json
url =“http://127.0.0.1:7474/db/data/transaction/commit”
标题= {
'内容类型'：“应用程序/json”，
'授权': "基本 bmVvNGo6MTIzNDU2"
}
# 查询所有功能节点
data = '{"statements":[{"statement":"MATCH (n:Function) RETURN n"}]}'
响应 = m.smtshopping.cn(url, headers=headers, data=data)
结果 = json.loads(response.text)
节点=结果['结果'][0]['数据']
# 查询所有模块节点
data = '{"statements":[{"statement":"MATCH (n:Module) RETURN n"}]}'
响应 = m.smtshopping.cn(url, headers=headers, data=data)
结果 = json.loads(response.text)
节点+=结果['结果'][0]['数据']
# 构建知识图谱中的节点和关系
节点字典 = {}
关系 = []
对于节点中的节点：
对于节点['row'][0]中的项目：
如果项目中有“名称”：
如果item['name']不在nodes_dict中：Nodes_dict[item['name']] = {'labels': item['type'], 'properties': item['properties']}
如果项目中有“目标”：
关系.append（{'类型'：项目['类型']，'源'：nodes_dict [项目['源']] ['标签']，
'source_name'：item['source']，'target'：nodes_dict[item['target']]['labels']，
'target_name': item['target']})
# 输出图节点和关系
print('节点：')
对于nodes_dict中的节点：
print('名称:', 节点)
print('标签:',nodes_dict[节点]['标签'])
print('属性：',nodes_dict[节点]['属性'])
打印（）
print('关系：')
对于关系中的关系：
print('类型：', 关系['类型'])
print('源：', 关系['源'], '('+关系['源名称']+')')
print('目标：', 关系['目标'], '('+关系['目标名称']+')')
print()

上面的代码展示了Python知识图谱的构建过程，它使用REST API调用Neo4j图数据库进行数据查询和节点关系构建。代码输出了知识图谱中的所有节点和关系，可以轻松地用Python编程语言展示概念和实体之间的联系。