嬴图数据与Python类型映射 - 嬴图Drivers

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嬴图数据与Python类型映射

映射方法

Response类的get()方法或alias()方法返回一个DataItem，内嵌在查询结果中。您需使用DataItem的as<Type>()方法将结果转换成合适的驱动类型。

response = Conn.uql("find().nodes() as n return n{*} limit 5")
nodeList = response.alias("n").asNodes()

从数据库返回的结果n包含5个节点，均为NODE类型。asNodes()方法将这些节点转换成Node列表。

DataItem的类型映射方法：

UQL类型	UQL别名	方法	驱动类型	描述
NODE	任意	`asNodes()`	List[Node]	将NODE类型的`DataItem`映射为`Node`对象列表
NODE	任意	`asFirstNode()`	Node	将NODE类型的`DataItem`中第一个点映射为一个`Node`对象。等同于`asNodes().get(0)`
EDGE	任意	`asEdges()`	List[Edge]	将EDGE类型的`DataItem`映射为`Edge`对象列表
EDGE	任意	`asFirstEdge()`	Edge	将EDGE类型的`DataItem`中第一条边映射为一个`Edge`对象。等同于`asEdges().get(0)`
PATH	任意	`asPaths()`	List[Path]	将PATH类型的`DataItem`映射为`Path`对象列表
GRAPH	任意	`asGraph()`	Graph	将GRAPH类型的`DataItem`映射为一个`Graph`对象
TABLE	`_graph`	`asGraphSets()`	List[GraphSet]	将别名为`_graph`的`DataItem`映射为`GraphSet`对象列表
TABLE	`_nodeSchema`, `_edgeSchema`	`asSchemas()`	List[Schema]	将别名为`_nodeSchema`或`_edgeSchema`的`DataItem`映射为`Schema`对象列表
TABLE	`_nodeProperty`, `_edgeProperty`	`asProperties()`	List[Property]	将别名为`_nodeProperty`或`_edgeProperty`的`DataItem`映射为`Property`对象列表
TABLE	`_algoList`	`asAlgos()`	List[Algo]	将别名为`_algoList`的`DataItem`映射为`Algo`对象列表
TABLE	`_extaList`	`asExtas()`	List[Exta]	将别名为`_extaList`的`DataItem`映射为`Exta`对象列表
TABLE	`_nodeIndex`, `_edgeIndex`, `_nodeFulltext`, `_edgeFulltext`	`asIndexes()`	List[Index]	将别名为`_nodeIndex`、`_edgeIndex`、`_nodeFulltext`或`_edgeFulltext`的`DataItem`映射为`Index`对象列表
TABLE	`_privilege`	`asPriviliege()`	Priviliege	将别名为`_privilege`的`DataItem`映射为一个`Priviliege`对象
TABLE	`_policy`	`asPolicy()`	Policy/List[Policy]	将别名为`_policy`的`DataItem`映射为`Policy`对象列表
TABLE	`_user`	`asUsers()`	User/List[User]	将别名为`_user`的`DataItem`映射为一个或多个`User`对象列表
TABLE	`_statistic`	`asStats()`	Stats	将别名为`_statistic`的`DataItem`映射为一个`Stats`对象
TABLE	`_top`	`asProcesses()`	List[Process]	将别名为`_top`的`DataItem`映射为`Process`对象列表
TABLE	`_task`	`asTasks()`	List[Task]	将别名为`_task`的`DataItem`映射为`Task`对象列表
TABLE	Any	`asTable()`	Table	将TABLE类型的`DataItem`映射为一个`Table`对象
ATTR	Any	`asAttr()`	Attr	将ATTR类型的`DataItem`映射为一个`Attr`对象

驱动类型

所有驱动类型的对象均支持使用getter方法获取字段值，以及使用setter方法设定字段值，即便这些对象并未在下文中明确列出。

Node

Node对象包含以下字段：

字段	类型	描述
`uuid`	int	点的UUID
`id`	str	点的ID
`schema`	str	点的schema
`values`	dict	点的自定义属性

作用在Node对象上的方法：

方法	返回值	描述
`get("<propertyName>")`	任意	获取点的指定自定义属性的值
`set("<propertyName>", <propertyValue>)`		设置点的指定自定义属性的值；若指定的`<propertyName>`不存在，则为点的`values`增加一个键值对

response = Conn.uql("find().nodes() as n return n{*} limit 5")
nodes = response.alias("n").asNodes()

print("ID of the 1st node:", nodes[0].getID())
print("Store name of the 1st node", nodes[0].get("storeName"))

ID of the 1st node: 47370-257954
Store name of the 1st node: Meritxell, 96

Edge

Edge对象包含以下字段：

Field	Type	Description
`uuid`	int	边的UUID
`from_uuid`	int	边的起点的UUID
`to_uuid`	int	边的终点的UUID
`from_id`	str	边的起点的ID
`to_id`	str	边的终点的ID
`schema`	dtr	边的schema
`values`	dict	边的自定义属性

作用在Edge对象上的方法：

方法	返回值	Descr描述iption
`get("<propertyName>")`	任意	获取边的指定自定义属性的值
`set("<propertyName>", <propertyValue>`		设置边的指定自定义属性的值；若指定的`<propertyName>`不存在，则为边的`values`增加一个键值对

response = Conn.uql("find().edges() as e return e{*} limit 5")
edges = response.alias("e").asEdges()

print("Values of the 1st edge:", edges[0].getValues())

Values of the 1st edge: {'distanceMeters': 20, 'duration': '21s', 'staticDuration': '25s', 'travelMode': 'Walk', 'transportationCost': 46}

Path

Path对象包含以下字段：

字段	类型	描述
`nodes`	List[Node]	路径中的Node列表
`edges`	List[Edge]	路径中的Edge列表
`nodeSchemas`	Dict[str, Schema]	路径中全部点schema的映射
`edgeSchemas`	Dict[str, Schema]	路径中全部边schema的映射

作用在Path对象上的方法：

方法	返回值	描述
`length()`	int	获取路径的长度，即路径中的边数

response = Conn.uql("n().e()[:2].n() as paths return paths{*} limit 5")
paths = response.alias("paths").asPaths()

print("Length of the 1st path:", paths[0].length())

print("Edges in the 1st path:")
edges = paths[0].getEdges()
for edge in edges:
    print(edge)

print("Information of the 2nd node in the 1st path:")
nodes = paths[0].getNodes()
print(nodes[1])

Length of the 1st path: 2
Edges in the 1st path: 
{'schema': 'transport', 'from_id': '15219-158845', 'from_uuid': 20, 'to_id': '47370-257954', 'to_uuid': 1, 'values': {'distanceMeters': 10521283, 'duration': '527864s', 'staticDuration': '52606s', 'travelMode': 'Airplane', 'transportationCost': 21043}, 'uuid': 591}
{'schema': 'transport', 'from_id': '15474-156010', 'from_uuid': 21, 'to_id': '15219-158845', 'to_uuid': 20, 'values': {'distanceMeters': 233389, 'duration': '13469s', 'staticDuration': '1167s', 'travelMode': 'Airplane', 'transportationCost': 467}, 'uuid': 599}
Information of the 2nd node in the 1st path: 
{'id': '15219-158845', 'schema': 'warehouse', 'values': {'brand': 'Starbucks', 'storeName': 'Las Palmas', 'ownershipType': 'Licensed', 'city': 'Pilar', 'provinceState': 'B', 'timezone': 'GMT-03:00 America/Argentina/Bu', 'point': 'POINT(-33.390000 -60.220000)'}, 'uuid': 20}

Graph

Graph对象包含以下字段：

字段	类型	描述
`node_table`	List[Node]	路径中的Node列表
`edge_table`	List[Edge]	路径中的Edge列表

response = Conn.uql("n(as n1).re(as e).n(as n2).limit(3) with toGraph(collect(n1), collect(n2), collect(e)) as graph return graph", requestConfig)
graph = response.alias("graph").asGraph()

print("Node IDs:")
nodes = graph.node_table
for node in nodes:
    print(node.getID())

print("Edge UUIDs:")
edges = graph.edge_table
for edge in edges:
    print(edge.getUUID())

Node IDs:
24604-238367
34291-80114
47370-257954
29791-255373
23359-229184
Edge UUIDs:
344
320
346

GraphSet

GraphSet对象包含以下字段：

字段	类型	描述
`id`	int	图集ID
`name`	str	图集名称
`description`	str	图集描述
`totalNodes`	int	图集总点数
`totalEdges`	int	图集总边数
`status`	str	图集状态，包括MOUNTED，MOUNTING和UNMOUNTED

response = Conn.uql("show().graph()")
graphs = response.alias("_graph").asGraphSets()
for graph in graphs:
    if graph.status == "UNMOUNTED":
        print(graph.name)

DFS_EG
cyber
netflow

Schema

Schema对象包含以下字段：

字段	类型	描述
`name`	str	Schema名称
`description`	str	Schema描述
`properties`	List[Property]	Schema属性列表
`DBType`	DBType	Schema 类型（点为0，边为1）
`total`	int	Schema的总点数或总边数

response = Conn.uql("show().node_schema()")
schemas = response.alias("_nodeSchema").asSchemas()
for schema in schemas:
    print(schema.name, "has", schema.total, "nodes")

default has 0 nodes
member has 7 nodes
organization has 19 nodes

Property

Property对象包含以下字段：

字段	类型	描述
`name`	str	属性名称
`description`	str	属性描述
`schema`	str	属性的关联schema
`type`	PropertyTypeStr	属性数据类型, 默认为 `PropertyTypeStr.PROPERTY_STRING`
`subTypes`	List[PropertyTypeStr]	属性数据类型的子类
`lte`	bool	属性LTE状态，包括true和false

response = Conn.uql("show().property()")
properties = response.alias("_nodeProperty").asProperties()
for property in properties:
    print(property.name)

title
profile
age
name
logo

Algo

Algo对象包含以下字段：

字段	类型	描述
`name`	str	算法名称
`description`	str	算法描述
`version`	str	算法版本
`parameters`	dict	算法参数
`write_to_file_parameters`	dict	算法文件回写参数
`write_to_db_parameters`	dict	算法属性回写 parameters
`result_opt`	str	该代码定义了算法支持的执行方法。

response = Conn.uql("show().algo()")
algos = response.alias("_algoList").asAlgos()
print(algos[0])

{'name': 'celf', 'description': 'celf', 'version': '1.0.0', 'result_opt': '25', 'parameters': {'seedSetSize': 'size_t,optional,1 as default', 'monteCarloSimulations': 'size_t,optional, 1000 as default', 'propagationProbability': 'float,optional, 0.1 as default'}, 'write_to_db_parameters': {}, 'write_to_file_parameters': {'filename': 'set file name'}}

Exta

Exta是由用户开发的自定义算法。

Exta对象包含以下字段：

字段	类型	描述
`name`	str	Exta名称
`author`	str	Exta作者
`version`	str	Exta版本
`detail`	str	Exta的YML配置文件内容

response = Conn.uql("show().exta()")
extas = response.alias("_extaList").asExtas()
print(extas[0].name)

page_rank

Index

Index对象包含以下字段：

字段	类型	描述
`name`	str	索引名称
`properties`	str	索引属性名称
`schema`	str	索引的schema名称
`status`	str	索引状态，包括done和creating
`size`	str	索引大小，单位为字节
`DBType`	DBType	索引类型，包括DBNODE和DBEDGE

response = Conn.uql("show().index()")
indexList = response.alias("_nodeIndex").asIndexes()

for index in indexList:
    print(index.schema, index.properties, index.size)

account name 0
movie name 2526

response = Conn.uql("show().fulltext()")
indexList = response.alias("_edgeFulltext").asIndexes()

for index in indexList:
    print(index.schema, index.properties, index.schema)

contentFull content review

Privilege

Privilege对象包含以下字段：

字段	类型	描述
`systemPrivileges`	List[str]	系统权限
`graphPrivileges`	List[str]	图权限

response = Conn.uql("show().privilege()")
privilege = response.alias("_privilege").asPrivilege()
print(privilege.systemPrivileges)

["TRUNCATE","COMPACT","CREATE_GRAPH","SHOW_GRAPH","DROP_GRAPH","ALTER_GRAPH","MOUNT_GRAPH","UNMOUNT_GRAPH","TOP","KILL","STAT","SHOW_POLICY","CREATE_POLICY","DROP_POLICY","ALTER_POLICY","SHOW_USER","CREATE_USER","DROP_USER","ALTER_USER","GRANT","REVOKE","SHOW_PRIVILEGE"]

Policy

Policy对象包含以下字段：

字段	类型	描述
`name`	str	策略名称
`systemPrivileges`	List[str]	策略中的系统权限
`graphPrivileges`	dict	策略中的图权限和对应图集
`propertyPrivileges`	dict	策略中的属性权限
`policies`	List[str]	策略中的策略

response = Conn.uql("show().policy()")
policyList = response.alias("_policy").asPolicies()

for policy in policyList:
    print(policy.name)

manager
operator

User

User对象包含以下字段：

字段	类型	描述
`username`	str	用户名
`create`	str	用户创建时间
`systemPrivileges`	List[str]	授予用户的系统权限
`graphPrivileges`	dict	授予用户的图权限和对应图集
`propertyPrivileges`	dict	授予用户的属性权限
`policies`	List[str]	P授予用户的策略

response = Conn.uql("show().user('Tester')")
user = response.alias("_user").asUsers()

print(user.toJSON())

{"create": 1721974206, "graphPrivileges": "{}", "policies": "[]", "propertyPrivileges": "{\"node\":{\"read\":[],\"write\":[[\"miniCircle\",\"account\",\"name\"]],\"deny\":[]},\"edge\":{\"read\":[],\"write\":[],\"deny\":[]}}", "systemPrivileges": "[]", "username": "Tester"}

Stats

Stats对象包含以下字段：

字段	类型	描述
`cpuUsage`	str	CPU使用百分比
`memUsage`	str	内存使用，单位为兆字节
`expiredDate`	str	许可证过期时间
`cpuCores`	str	CPU核数
`company`	str	公司名称
`serverType`	str	服务器类型
`version`	str	服务器版本

response = Conn.uql("stats()")
stats = response.get(0).asStats()
print("CPU usage (%):", stats.cpuUsage)
print("Memory usage:", stats.memUsage)

CPU usage (%): 5.415697
Memory usage: 9292.265625

Process

Process对象包含以下字段：

字段	类型	描述
`processId`	String	进程ID
`processUql`	String	与进程一起运行的UQL
`status`	String	进程状态
`duration`	String	任务已运行时长，单位为秒

requestConfig = RequestConfig(graphName="amz")

response = Conn.uql("top()", requestConfig)
processList = response.alias("_top").asProcesses()
for process in processList:
    print(process.processId)

a_2_569_2
a_3_367_1

Task

Task对象包含以下字段：

字段	类型	描述
`Task_info`	Task_info	任务信息包括`task_id`, `algo_name`, `start_time`, `writing_start_time`, `end_time`等
`param`	dict	算法参数和对应值
`result`	dict	算法结果和统计数据及对应值

requestConfig = RequestConfig(graphName="miniCircle")

response = Conn.uql("show().task()", requestConfig)
tasks = response.alias("_task").asTasks()
print(tasks[0].task_info)
print(tasks[0].param)
print(tasks[0].result)

{'task_id': 77954, 'server_id': 2, 'algo_name': 'louvain', 'start_time': 1728543848, 'writing_start_time': 1728543848, 'end_time': 1728543848, 'time_cost': 0, 'TASK_STATUS': 3, 'return_type': <ultipa.types.types_response.Return_Type object at 0x0000025E53C0F940>}
{"phase1_loop_num":"20","min_modularity_increase":"0.001"}
{'community_count': '10', 'modularity': '0.535017', 'result_files': 'communityID,ids,num'}

Table

Table对象包含以下字段：

字段	类型	描述
`name`	str	表格名称
`headers`	List[dict]	表头
`rows`	List[List]	表格行

作用在Table对象上的方法：

方法	返回值	描述
`headerToDicts()`	List[Dict]	将表的所有行转换成键值列表

response = Conn.uql("find().nodes() as n return table(n._id, n._uuid) as myTable limit 5")
table = response.alias("myTable").asTable()
rows = table.headerToDicts()
print("2nd row in table:", rows[1])

2nd row in table: {'n._id': 'u604510', 'n._uuid': 2}

Attr

Attr对象包含以下字段：

字段	类型	描述
`name`	str	Attr名称
`values`	任意	Attr行
`type`	`ResultType`	Attr类型

response = Conn.uql("find().nodes({@ad}) as n return n.brand limit 5")
attr = response.alias("n.brand").asAttr()
print(attr.values)

[14655, 14655, 14655, 14655, 434760]

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