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Grakn Python（如何运作：开发人员指南）

Curtis Chau
Curtis Chau
已更新:

在今天的编码世界中，数据库正在演变以跟上新应用程序的需求。 虽然传统关系型数据库仍在使用，但我们现在有了像对象-关系映射（ORM）这样的进步，它允许开发人员使用更高级别的编程抽象与数据库交互，而不只是依赖于SQL。 这种方法简化了数据管理，促进了更清晰的代码组织。 此外，NoSQL数据库已经成为处理非结构化数据的有用工具，特别是在大数据应用和实时分析中。

云原生数据库也正在产生重大影响，提供可扩展、可靠和托管的服务，减少了维护底层基础设施的负担。 此外，NewSQL和图形数据库结合了SQL和NoSQL的优势，提供了关系型数据库的可靠性和NoSQL的灵活性。 这种结合使其适用于许多现代应用程序。 通过将这些各种类型的数据库与创新的编程范式相结合，我们可以创建可扩展和自适应的解决方案，以满足当今数据为中心的需求。 Grakn，现在被称为TypeDB，通过支持管理和查询知识图谱体现了这一趋势。在本文中，我们将探讨Grakn（TypeDB）及其与IronPDF的集成，这是一个用于以编程方式生成和操作PDF的关键工具。

什么是Grakn？

Grakn（现在是TypeDB），由Grakn Labs创建，是一个知识图谱数据库，旨在管理和分析复杂的数据网络。 它擅长在现有数据集中建模复杂的关系，并提供对存储数据的强大推理能力。 Grakn的查询语言Graql允许精确的数据操作和查询，使得可以从复杂数据集中开发提取有价值见解的智能系统。 通过利用Grakn的核心功能，组织可以通过强大和智能的知识表示来管理数据结构。

Grakn Python（工作原理：开发人员指南）：图1 - TypeDB网页

Graql，Grakn的查询语言，专门设计用于有效地与Grakn的知识图谱模型交互，实现详细和细微的数据转换。 由于其水平可扩展性和处理大型数据集的能力，TypeDB非常适合需要理解和管理复杂图谱结构的领域，如金融、医疗保健、药物发现和网络安全。

在Python中安装和配置Grakn

安装Grakn

对于对使用Grakn（TypeDB）感兴趣的Python开发人员而言，安装typedb-driver库是必不可少的。 这个官方客户端有助于与TypeDB进行交互。 使用以下pip命令安装此库：

pip install typedb-driver
pip install typedb-driver
SHELL

设置TypeDB服务器

在编写代码之前，确保您的TypeDB服务器已启动并正在运行。 请按照TypeDB网站上提供的针对您的操作系统的安装和设置说明进行操作。 安装完成后，您可以使用以下命令来启动TypeDB服务器：

./typedb server
./typedb server
SHELL

在Python中使用Grakn

Python代码与TypeDB交互

本节说明了如何与TypeDB服务器建立连接，设置数据库模式，并执行基本操作如数据插入和检索。

创建数据库模式

在以下代码块中，通过创建一个名为person且具有name和age两个属性的类型来定义数据库结构。 我们在SCHEMA模式下打开一个会话，允许进行结构修改。 以下是如何定义并提交架构的：

from typedb.driver import TypeDB, SessionType, TransactionType

# Connect to TypeDB server
client = TypeDB.core_driver("localhost:1729")

# Create a database (if not already created)
database_name = "example_db"
if not client.databases().contains(database_name):
    client.databases().create(database_name)

with client.session(database_name, SessionType.SCHEMA) as session:
    with session.transaction(TransactionType.WRITE) as transaction:
        transaction.query().define("""
        define
        person sub entity, owns name, owns age;
        name sub attribute, value string;
        age sub attribute, value long;
        """)
        transaction.commit()
from typedb.driver import TypeDB, SessionType, TransactionType

# Connect to TypeDB server
client = TypeDB.core_driver("localhost:1729")

# Create a database (if not already created)
database_name = "example_db"
if not client.databases().contains(database_name):
    client.databases().create(database_name)

with client.session(database_name, SessionType.SCHEMA) as session:
    with session.transaction(TransactionType.WRITE) as transaction:
        transaction.query().define("""
        define
        person sub entity, owns name, owns age;
        name sub attribute, value string;
        age sub attribute, value long;
        """)
        transaction.commit()
PYTHON

插入数据

建立模式后，脚本将数据插入数据库。 我们在DATA模式下打开一个会话，适合进行数据操作，并执行插入查询，以添加一个名为"Alice"且年龄为30的新person实体：

# Insert data into the database
with client.session(database_name, SessionType.DATA) as session:
    with session.transaction(TransactionType.WRITE) as transaction:
        # Create a person entity
        transaction.query().insert("""
        insert $p isa person, has name "Alice", has age 30;
        """)
        transaction.commit()
# Insert data into the database
with client.session(database_name, SessionType.DATA) as session:
    with session.transaction(TransactionType.WRITE) as transaction:
        # Create a person entity
        transaction.query().insert("""
        insert $p isa person, has name "Alice", has age 30;
        """)
        transaction.commit()
PYTHON

查询数据

最后，我们通过查询名称为"Alice"的实体从数据库中检索信息。我们在DATA模式下打开一个新的会话，并使用TransactionType.READ启动一个读取事务。 处理结果以提取和显示名称和年龄：

# Query the data from the database
with client.session(database_name, SessionType.DATA) as session:
    with session.transaction(TransactionType.READ) as transaction:
        # Query entities where the person has the name 'Alice'
        results = transaction.query().match("""
        match 
        $p isa person, has name "Alice";
        $p has name $n, has age $a;
        get;
        """)
        for result in results:
            person_name = result.get("n").get_value()
            person_age = result.get("a").get_value()
            print(f"Person Name: {person_name}, Age: {person_age}")
# Query the data from the database
with client.session(database_name, SessionType.DATA) as session:
    with session.transaction(TransactionType.READ) as transaction:
        # Query entities where the person has the name 'Alice'
        results = transaction.query().match("""
        match 
        $p isa person, has name "Alice";
        $p has name $n, has age $a;
        get;
        """)
        for result in results:
            person_name = result.get("n").get_value()
            person_age = result.get("a").get_value()
            print(f"Person Name: {person_name}, Age: {person_age}")
PYTHON

输出

Grakn Python（工作原理：开发人员指南）：图2 - 查询数据库的控制台输出

关闭客户端连接

为了正确释放资源并防止进一步与TypeDB服务器的交互，使用client.close()关闭客户端连接：

# Close the client connection
client.close()
# Close the client connection
client.close()
PYTHON

IronPDF 简介

Grakn Python（工作原理：开发人员指南）：图3 - IronPDF for Python网页

IronPDF for Python是一个用于以编程方式创建和操作PDF文件的强大库。 它提供了从HTML创建PDF、合并PDF文件和注释现有PDF文档的全面功能。 IronPDF还可以将HTML或网页内容转换为高质量PDF，这使其成为生成报告、发票和其他固定布局文档的理想选择。

该库提供了高级功能，如内容提取、文档加密和页面布局定制。 通过将IronPDF集成到Python应用程序中，开发人员可以自动化文档生成工作流程并增强其PDF处理的整体功能。

安装 IronPDF 库

要在Python中启用IronPDF功能，请使用pip安装该库：

pip install ironpdf
pip install ironpdf
SHELL

将Grakn TypeDB与IronPDF集成

通过在Python环境中结合使用TypeDB和IronPDF，开发人员可以通过Grakn（TypeDB）数据库中的复杂结构化数据来更有效地生成和管理PDF文档。 这是一个集成示例：

from typedb.driver import TypeDB, SessionType, TransactionType
from ironpdf import *
import warnings

# Suppress potential warnings
warnings.filterwarnings('ignore')

# Replace with your own license key
License.LicenseKey = "YOUR LICENSE KEY GOES HERE"

# Initialize data list
data = []

# Connect to TypeDB server
client = TypeDB.core_driver("localhost:1729")

# Query the data from the database
with client.session(database_name, SessionType.DATA) as session:
    with session.transaction(TransactionType.READ) as transaction:
        # Fetch details of persons named 'Alice'
        results = transaction.query().match("""
        match 
        $p isa person, has name "Alice";
        $p has name $n, has age $a;
        get;
        """)
        for result in results:
            person_name = result.get("n").get_value()
            person_age = result.get("a").get_value()
            data.append({"name": person_name, "age": person_age})

# Close the client connection
client.close()

# Create a PDF from HTML content
html_to_pdf = ChromePdfRenderer()
content = "<h1>Person Report</h1>"
for item in data:
    content += f"<p>Name: {item['name']}, Age: {item['age']}</p>"

# Render the HTML content as a PDF
pdf_document = html_to_pdf.RenderHtmlAsPdf(content)

# Save the PDF to a file
pdf_document.SaveAs("output.pdf")
from typedb.driver import TypeDB, SessionType, TransactionType
from ironpdf import *
import warnings

# Suppress potential warnings
warnings.filterwarnings('ignore')

# Replace with your own license key
License.LicenseKey = "YOUR LICENSE KEY GOES HERE"

# Initialize data list
data = []

# Connect to TypeDB server
client = TypeDB.core_driver("localhost:1729")

# Query the data from the database
with client.session(database_name, SessionType.DATA) as session:
    with session.transaction(TransactionType.READ) as transaction:
        # Fetch details of persons named 'Alice'
        results = transaction.query().match("""
        match 
        $p isa person, has name "Alice";
        $p has name $n, has age $a;
        get;
        """)
        for result in results:
            person_name = result.get("n").get_value()
            person_age = result.get("a").get_value()
            data.append({"name": person_name, "age": person_age})

# Close the client connection
client.close()

# Create a PDF from HTML content
html_to_pdf = ChromePdfRenderer()
content = "<h1>Person Report</h1>"
for item in data:
    content += f"<p>Name: {item['name']}, Age: {item['age']}</p>"

# Render the HTML content as a PDF
pdf_document = html_to_pdf.RenderHtmlAsPdf(content)

# Save the PDF to a file
pdf_document.SaveAs("output.pdf")
PYTHON

该代码展示了在Python中使用TypeDB和IronPDF从TypeDB数据库中提取数据并生成PDF报告。 它连接到本地TypeDB服务器，获取名为"Alice"的实体，并检索它们的名称和年龄。 然后结果被用来构建HTML内容，并使用IronPDF的ChromePdfRenderer将其转换成PDF文档，保存为"output.pdf"。

输出

Grakn Python（工作原理：开发人员指南）：图4 - 上述代码生成的PDF

许可

需要许可证密钥才能从生成的PDF中移除水印。 您可以在此链接注册免费试用。 请注意，注册时不需要信用卡； 免费试用版本仅需提供电子邮件地址。

Grakn Python（工作原理：开发人员指南）：图5 - IronPDF许可计划

结论

将Grakn（现在是TypeDB）与IronPDF集成提供了一个强大的解决方案，用于从PDF文档管理和分析大量数据。 有了IronPDF在数据提取和操作方面的能力，以及Grakn在建模复杂关系和推理方面的技能，您可以将非结构化文档数据转化为结构化、可查询的信息。

这种集成简化了从PDF中提取有价值洞见的过程，增强了其查询和分析能力，并提高了精确度。 通过结合Grakn的高级数据管理与IronPDF的PDF处理功能，您可以开发更高效地处理信息的方法，以便更好地决策并深入了解复杂的数据集。 Iron Software还提供了多种库，以促进在多个操作系统和平台（包括Windows、Android、macOS、Linux等）上的应用程序开发。

Curtis Chau
Curtis Chau
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技术作家

Curtis Chau 拥有卡尔顿大学的计算机科学学士学位，专注于前端开发，精通 Node.js、TypeScript、JavaScript 和 React。他热衷于打造直观且美观的用户界面，喜欢使用现代框架并创建结构良好、视觉吸引力强的手册。

除了开发之外，Curtis 对物联网 (IoT) 有浓厚的兴趣，探索将硬件和软件集成的新方法。在空闲时间，他喜欢玩游戏和构建 Discord 机器人，将他对技术的热爱与创造力相结合。

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