python系列：基于爬虫技术的知识图谱可视化实现—— 以河海大学教师信息为例

import requests
from py2neo import Graph, Node, Relationship
 
# 设置知识图谱的URL和认证信息
uri = "bolt://localhost:7687"
user = "neo4j"
password = "test"
graph = Graph(uri, auth=(user, password))
 
# 定义创建节点和关系的函数
def create_node(name, label):
    node = Node(label, name=name)
    graph.create(node)
 
def create_relationship(start_node_name, end_node_name, rel_type):
    start_node = graph.nodes.match(name=start_node_name).first()
    end_node = graph.nodes.match(name=end_node_name).first()
    relationship = Relationship(start_node, rel_type, end_node)
    graph.create(relationship)
 
# 创建河海大教师节点
create_node("河海大", "University")
 
# 创建教师节点并连接到河海大
for teacher in teachers:
    create_node(teacher, "Teacher")
    create_relationship("河海大", teacher, "TEACH_AT")
 
# 注意：这里省略了教师信息的获取过程，实际应用中需要通过爬虫技术获取教师信息
# 假设teachers是一个包含教师名字的列表
teachers = ["李明", "王丽", "赵云"]

这段代码展示了如何使用py2neo库连接Neo4j图数据库，并创建节点和关系。在实际应用中，教师信息需要通过爬虫技术获取，并且可能涉及到处理动态内容和应对反爬虫策略。