Python SDK 指南¶

本文介绍如何使用 Python SDK 连接悦数图数据库开发版并执行简单查询。

需要从安装依赖到验证应用接口的完整流程，请参见使用 Python SDK 构建查询服务。

前提条件¶

已安装 Python 3.10 或更高版本。
对于本地部署用户，悦数图数据库开发版服务组正在运行中。更多信息，请参见快速入门。

操作步骤¶

通过以下任一方式安装 SDK：

从 PyPI 安装：
```
pip install nebula5_python==5.3.0
```

从源码安装：

git clone -b dev https://github.com/vesoft-inc/nebula-python.git
cd nebula-python
pip install -e .

使用 SDK 连接悦数图数据库开发版并执行查询：

from nebulagraph_python.client import NebulaClient

# Create client
client = NebulaClient(
    addresses="<host>:<port>",
    user_name="<username>",
    password="<password>",
)

query = """
    RETURN 1 AS a, 2 AS b
"""
# Execute query
try:
    result = client.execute(query)
finally:
    client.close()

参数<host>:<port>、<username>和<password>须替换为实际的连接信息。

若要检查查询结果，可参考以下方法：

以表格形式打印结果

result.print()

Return:

╔═══╤═══╗
║   │   ║
║ a │ b ║
║   │   ║
╟───┼───╢
║   │   ║
║ 1 │ 2 ║
║   │   ║
╚═══╧═══╝

Summary
├── Rows: 1
└── Latency: 1450μs

从查询集中检索特定值

# Get one row
row = result.one()

# Get one value
cell = row["a"].cast_primitive()

# Print its value
print(cell, type(cell))

Return:

1 <class 'int'>

从结果集中检索原始值

print(result.as_primitive_by_column())
print(list(result.as_primitive_by_row()))

Return:

{'a': [1], 'b': [2]}
[{'a': 1, 'b': 2}]

从查询集中检索 Pandas DataFrame

result = client.execute(query)
df = result.as_pandas_df()

Return:

   a  b
0  1  2

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