Neo4J本身是由Java语言编写，Py2Neo提供了Python操控Neo4J的相应API。
安装使用pip即可：
pip install py2neo连接 Database
摘自：https://py2neo.readthedocs.io...
需要向py2neo传递一个URI，其格式为：
://[[:]@][:] 如果不指明URI，那么自动连接本地的7474端口。
name参数用来指明数据库的名称，password传递密码。
连接好以后，就可以通过python向neo4j传递运行指令：
>>> from py2neo import Graph
>>> sales = Graph("bolt+s://g.example.com:7687", name="sales", password='***')
>>> sales.run("MATCH (c:Customer) RETURN c.name").to_data_frame() # 需安装pandas操作数据库
除了直接用run命令写入、读取数据外，我们还能用面向对象的方式来操作数据：
>>> from py2neo import Graph, Node, Relationship
>>> g = Graph() # 建立连接
>>> a = Node("Person", name="Alice", age=33) # 新建节点
>>> b = Node("Person", name="Bob", age=44)
>>> KNOWS = Relationship.type("KNOWS") # 建立节点之间的关系
>>> g.merge(KNOWS(a, b), "Person", "name") # MERGE 命令会自动使用事务进行操作以及，获取节点（每个节点都会有一个隐含的ID，且这个ID是唯一的）：
>>> graph = Graph()
>>> len(graph.nodes)
55691
>>> graph.nodes[1234]
(_1234:Person {name: 'Alice'})
>>> graph.nodes.get(1234)
(_1234:Person {name: 'Alice'})Node类的初始化方法是__init__(self, *labels, **properties)，因此，我们实例化Node传入的位置参数是该节点的标签名（一个节点可以有多个标签），关键词参数是这个节点的属性。
Relationship类初始化接收的前三个（或者两个）位置参数用于指明这个关系的起始节点、关系标签（可有可无）、终止节点，关键词参数指明这个关系的属性。
事务
摘自：https://py2neo.readthedocs.io...
事务是数据库很重要的一个功能！
创建事务并提交：
>>> from py2neo import Graph, Node, Relationship
>>> g = Graph()
>>> tx = g.begin()
>>> a = Node("Person", name="Alice")
>>> tx.create(a)
>>> b = Node("Person", name="Bob")
>>> ab = Relationship(a, "KNOWS", b)
>>> tx.create(ab)
>>> tx.commit()
>>> g.exists(ab)
True查询
摘自：https://py2neo.readthedocs.io...
py2neo.matching模块提供了根据某些标准匹配节点和关系的功能。
对于通过标签和属性进行节点的相等匹配：
>>> g = Graph()
>>> nodes = NodeMatcher(g)
>>> keanu = nodes.match("Person", name="Keanu Reeves").first()
>>> keanu
Node('Person', born=1964, name='Keanu Reeves')对于关系的匹配我们使用RelationshipMatcher类来进行。
>>> g.nodes.match("Person", name="Alice").all()删除
>>> g = Graph()
>>> g.delete_all() # 清空这个图数据库参考资料：