在每次服务器重新启动时使用现有的已创建neo4j图

Question

我用neo4j(py2neo)，Flask和超文本标记语言开发了一个web应用程序。我通过读取csv文件来创建Neo4j图。此CSV文件大小较大。因此，每当我启动或重新启动服务器时，每次都会创建Neo4j图，并且此设置需要花费大量时间。有没有什么我可以使用创建的图形并将其存储在我的机器中。所以我的项目结构是我的models.py，它包含连接图形，创建带有关系的图形，并将数据返回给routes.py。

我的models.py看起来像这样

from py2neo import Graph, Node, Relationship,NodeMatcher
import pandas as pd


class Query:
    "Model the tags"
    print("I am coming here")
    graph = Graph("http://blah:blah@127.0.0.1/db/data")
    print("hi i am second")
    
    try:
        graph.run("Match () Return 1 Limit 1")
        df=pd.read_csv("data.csv")
        print("I am not reading till")
        graph.delete_all()

        matcher = NodeMatcher(graph)
        row_count = len(df)      

        for i in range(row_count):            
            tags = df['tags'][i]
            each_tag = tags.split('|')
            tag_data = [x.lower() for x in each_tag]
            for j,first_tag in enumerate(tag_data[:-1]):
                match_first_tag = matcher.match("May21tag",tagName=first_tag).first()               
                graph.push(match_first_tag)
                for second_tag in tag_data[j+1:]:
                    my_tag = second_tag
                    second_tag = matcher.match("May21tag",tagName=second_tag).first()
                    graph.push(second_tag)                    
                    create_relationship = Relationship(match_first_tag ,"tagged",second_tag)
                    graph.merge(create_relationship)
    except Exception as e:
        print('not ok',e)

    def __init__(tech):
        tech_word = tech
        print("in init")

    def fetch_nodes(self,tech_word):
        graph = Graph("http://blah:blah@127.0.0.1/db/data")
        matcher = NodeMatcher(graph)
        match_nodes = matcher.match(tagName=tech_word).first()
        return (list(r.end_node["tagName"] for r in self.graph.match(nodes=(match_nodes,)).limit(6)))

所以这里发生的事情是，每当我运行app.py时，我都可以看到每次都创建了图形和关系。所以这需要时间。WHat我在这里需要的是，每当我启动或重新启动服务器时，我都想使用现有的带有关系的图。

Answer 1

尝试删除Query中除__init__和fetch_nodes方法定义之外的所有内容。