python - पायथन में Neo4j का उपयोग करने का एक उपयुक्त तरीका चुनना




gremlin bulbs (2)

मैं वर्तमान में neo4j के लिए एम्बेडेड अजगर बाइंडिंग का उपयोग कर रहा हूँ फिलहाल मेरे पास कोई समस्या नहीं है क्योंकि मेरा ग्राफ बहुत छोटा है (सरल और 100 नोड्स तक)। एल्गोरिथ्म मैं विकास कर रहा हूँ ग्राफ पर बहुत अधिक ट्रैवर्सल शामिल करता है, अधिकतर विशेष रूप से ग्राफ पर डीएफएस और साथ ही साथ विभिन्न उपग्राहियों पर। भविष्य में मैं बड़े ग्राफ़ (अनुमानित विरल और लाखों नोड्स के साथ) पर एल्गोरिदम चलाने का इरादा रखता हूं।

यहां अजगर / neo4j बाइंडिंग के प्रदर्शन से संबंधित विभिन्न थ्रेड्स पढ़ते हुए, यहां , मुझे आश्चर्य है कि क्या मुझे पहले से ही कुछ एएआईटी एपीआई क्लाइंट के लिए पायथन (जैसे बल्बफ्लो, पीवाय 2 एनओ, नेओ 4 जेस्टक्लेन्ट) पर स्विच करना चाहिए, जब तक कि मैं सभी कोड बदलने में बहुत दूर न हो।

दुर्भाग्य से, मुझे विभिन्न दृष्टिकोणों की तुलना करने के लिए जानकारी का कोई व्यापक स्रोत नहीं मिला।

क्या कोई इस मुद्दे पर कुछ और जानकारी प्रदान कर सकता है? विकल्पों में से किसी एक को चुनने पर मुझे कौन से मापदंडों को ध्यान में रखना चाहिए?


Django एक MVC वेब फ्रेमवर्क है, इसलिए आपको इसमें रुचि हो सकती है कि यदि आपका वेब एप्लिकेशन होना है

Py2neo (जिसमें से मैं लेखक हूँ) के दृष्टिकोण से, मैं अपने आप बैच निष्पादन तंत्र का उपयोग करके प्रदर्शन पर कड़ी मेहनत करने की कोशिश कर रहा हूं जहां उचित है और साथ ही मजबूत साइफर समर्थन प्रदान करना। मैंने हाल ही में इंडेक्स में विशिष्टता प्रबंधन के लिए अच्छे विकल्प उपलब्ध कराने में बहुत काम किया है - विशेष रूप से, get_or_create और add_if_none तरीकों


वास्तव में यह सच नहीं है, मैं एक विशेषज्ञ नहीं हूं, लेकिन मुझे लगता है कि यह आपके जेजो उम्मीदों पर भी निर्भर करता है, और आपको कितनी ढांचे की ज़रूरत है Py2neo बहुत व्यावहारिक और पतली है, बल्बफ्लो पूरे मैपिंग स्टैक आदि का निर्माण करने लगता है, और नेनो 4 जेस्टक्लेन्ट जेन्जो पर ध्यान केंद्रित कर रहा है (जो गलत हो सकता है)?





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