Python网络图和持久性（可能在neo4j中）

Question

我有一个应用程序，每秒钟创建数千个图形在内存中。 我希望找到一种方法来保存这些图形以供后续查询。 它们不是特别大（可能最多 ~1k节点）。

我需要能够存储包括节点属性和边缘属性在内的整个图形对象。 然后，我需要能够根据节点中的时间属性在特定时间窗口内搜索图形。

是否有简单的方法将此数据强制转换为neo4j？ 我尚未找到任何示例。 虽然我找到了几个Python库，包括嵌入式neo4j和rest客户端。

通常的方法是手动遍历图形并以这种方式存储吗？

是否有更好的持久性替代方案？

- easytiger

Answer 1

Networkx有几种序列化方法。

在您的情况下，我会选择graphml序列化：

http://networkx.github.io/documentation/latest/reference/readwrite.graphml.html

它非常容易使用：

import networkx as nx
nx.write_graphml('/path/to/file')

如果您使用的是Neo4j<2.0版本，您可以使用Tinkerpop Gremlin将图形文件导入Neo4j中。

g.loadGraphML('/path/to/file')

TinkerPop非常有用，不仅可以进行序列化/反序列化。

它允许您使用具有共同“语言”的不同图数据库（只要它们具有“Blueprint”驱动程序，大多数都有）。

- Raphaël Braud