neo4j可视化构建图谱造成的大量数据处理卡顿办法(python-flask+echarts)
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1、从neo4j导出数据test.json文件(或直接连接neo4j数据库,将数据写入json文件),数据具体细节按照官网中的格式来,可以写函数把数据处理下。 2、构造一个读取json文件的函数 3、创建网页数据传递的路由,交给echarts构建图谱
sas为查询cypher语句
def get_neo4j(sas):
"""连接neo4j数据库"""
graph = Graph("http://localhost:7474/", auth=("账号", "密码"))
data = graph.run(sas).data()
datajson = []
for row in data:
node = json.dumps(row, ensure_ascii=False)
node = json.loads(node)
datajson.append(node)
print(datajson)
return datajson
本人的数据文件样式如下:
{
"data": [
{
#category是分类(如students=0,teachers=1,chengji=2)
"category": 0,
"name": "字段1",
"symbolSize": 50
},{
"category": 1,
"name": "字段2",
"symbolSize": 50
}
],
......
"link":[
{
#字段1--链接属性-->字段2
"name": "链接属性",
"source": "字段1",
"target": "字段2"
}
],
.....
}
"""读取json文件函数"""
def ReadJson(flie1):
# 打开文件
f = open(flie1, 'r', encoding="utf-8")
# 加载文件
ls = json.load(f)
return ls
#数据传递路由,交给echarts的
@app.route('/test', methods=["POST", "GET"])
def test(): # put application's code here
neo4jdata = ReadJson("test.json")
data = {"neo4jdata": neo4jdata}
return jsonify(data)
以上仅供参考!欢迎交流。
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