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在线问诊 Python、FastAPI、Neo4j — 创建节点
Neo4j 节点的标签可以理解为 Java 中的实体。
根据常规流程：首先有什么症状，做哪些对应的检查，根据检查诊断什么疾病，需要用什么药物治疗，服药期间要注意哪些饮食，需要做哪些运行
在线问诊大概创建：症状、检查项目、疾病、药品、饮食、运动 这几个对象
前提条件
基于 Python FastAPI 获取 Neo4j 数据 ：https://www.cnblogs.com/vipsoft/p/17687070.html
创建节点 Demo
通过 这个Demo 理解 Neo4j Driver for Python ，创建节点
test_create_node.py
import logging from utils.neo4j_provider import driver logging.root.setLevel(logging.INFO) ''' 创建知识图谱实体节点类型schema ''' def create_drug(tx, name): query = ( "CREATE (n:Drug {name: $name})" "RETURN id(n)" ) result = tx.run(query, name=name) return result.single()[0] if __name__ == "__main__": with driver.session() as session: session.execute_write(create_drug, "扶他林") driver.close() logging.info("创建成功")
验证
# 查看创建后的结果 MATCH (n:Drug) WHERE n.name="扶他林" RETURN n # 删除节点 MATCH (n:Drug) WHERE n.name="扶他林" DELETE n
准备数据
采用 CSV 格式，CSV 是一种纯文本形式保存数据，好处可以记事本打开预览，也可用 excel 打开，将来数据来源都过爬虫或者NLP处理，比处理Excel要方便得多
Excel 只能看，如果编辑 CSV 就乱码了，不知道为啥
通用名,商品名,英文名称,适应症,用法用量,禁忌,不良反应,药理毒理,注意事项,图片地址
创建药品标签节点
创建药品标签节点
build_drugs.py
import logging import csv from utils.neo4j_provider import driver logging.root.setLevel(logging.INFO) # 从CSV 中读取数据，并生成 CQL def generate_cql() -> str: with open('drugs_data.csv', 'r', encoding='utf-8') as csv_file: csv_reader = csv.DictReader(csv_file) cql = "" for idx, row in enumerate(csv_reader): cql += """(drug%s:Drug {name: "%s",generic_name: "%s",english_name: "%s",indications: "%s",contraindications: "%s",adverse_reactions: "%s",toxicology: "%s",attention: "%s",usage_dosage: "%s",images_url: "%s"}),\r\n""" \ % (idx, row['商品名'], row['通用名'], row['英文名称'], row['适应症'], row['禁忌'], row['不良反应'], row['药理毒理'], row['注意事项'], row['用法用量'], row['图片地址']) return "CREATE %s" % (cql.rstrip(",\r\n")) data = [row for row in csv_reader] # 执行写的命令 def execute_write(cql): with driver.session() as session: session.execute_write(execute_cql, cql) driver.close() # 执行 CQL 语句 def execute_cql(tx, cql): tx.run(cql) # 清除 Drug 标签数据 def clear_data(): cql = "MATCH (n:Drug) DETACH DELETE n" execute_write(cql) if __name__ == "__main__": clear_data() cql = generate_cql() print(cql) execute_write(cql)
