Python + Neo4j（安装）可视化分析漫威十年人物关系图谱[通俗易懂]

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。

目录

1 数据爬取

1.1 漫威人物关系图谱网站

1.2 爬取人物关系数据

2 Neo4j的安装及服务启动

2.1 Neo4j下载安装

2.2 开启Neo4j服务

3 数据准备

3.1 加入列名

3.2 放入本地Neo4j的import文件

4  数据可视化

4.1 加载”names_message.csv”文件

4.2 加载”relation_message.csv”文件

4.3 查看人物关系图谱

4.4 筛选人物关系

前言：

最近复联4大火，笔者看到 “法纳斯特” 的博客得到启示，于是想动手做一个可视化分析漫威人物关系的知识图谱，做一枚硬核漫威铁粉。

1 数据爬取

1.1 漫威人物关系图谱网站

1.网址传送门：

https://graphics.straitstimes.com/STI/STIMEDIA/Interactives/2018/04/marvel-cinematic-universe-whos-who-interactive/index.html

注：网站被墙，因此很多朋友反应网站打不开，但是用梯子是可以访问的。另，我会将爬下来的csv文件的 github 地址直接贴在下文中，需要的朋友自取哈。

2.网站介绍：网站是基于 Graph 技术开发的，主要是关于漫威人物、漫威电影的图谱。

3.网站一览

首页：

 人物关系：

点击头像，可看到人物的详细信息：（钢铁侠！！

漫威宇宙系列电影：

1.2 爬取人物关系数据

注：浏览器推荐使用Google Chrome。

1.打开F12调试，选择“Network”（注意是在首页）：

2.关键词搜索（Ctrl + f），输入“marvel-data.json”：

3.进入“marvel-data.json”，复制json接口的URL：

在这里，我们主要需要爬取的数据是“characters”与“relationship”：

 4.python代码

跑代码之前需要先配置 python 环境，在这里笔者使用的 IDE 是 PyCharm，PyCharm 的安装见此处：Win10环境Python+Tensorflow+Jupyter入门安装详解，代码中的 url 即刚才在网站上复制的 json 接口

import json
import requests

headers = {
    'user-agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/67.0.3396.99 Safari/537.36'
}

url = 'https://graphics.straitstimes.com/STI/STIMEDIA/Interactives/2018/04/marvel-cinematic-universe-whos-who-interactive/data/marvel-data.json'
response = requests.get(url=url, headers=headers)
result = json.loads(response.text)

num = 0
names = []
item = {0: 'friend', 1: 'enemy', 2: 'creation', 3: 'family', 4: 'work', 5: 'love'}

for i in result['relationship']:
    subject = result['relationship'][i]['id']
    object = result['relationship'][i]['target_id']

    if subject not in names:
        names.append(subject)
    if object not in names:
        names.append(object)

    relation = int(result['relationship'][i]['relationship'])
    with open('relation_message.csv', 'a+') as f:
        f.write(subject + ',' + object + ',' + item[relation] + '\n')

for j in names:
    num += 1
    with open('names_message.csv', 'a+') as f:
        f.write(j + ',' + str(num) + '\n')

for k in result['characters']:
    id = result['characters'][k]['id']
    name = result['characters'][k]['name']
    status = result['characters'][k]['status']
    species = result['characters'][k]['species']
    with open('message.csv', 'a+') as f:
        f.write(id + ',' + name + ',' + status + ',' + species + '\n')

5.运行完毕后会产生三个csv文件

csv文件 github 地址：https://github.com/leungll/Marvel-File

至此，数据爬取部分已经完成。

2 Neo4j的安装及服务启动

2.1 Neo4j下载安装

1.进入官网下载：https://neo4j.com/download-center/#releases

 若点击之后网站没有弹出下载提示，则点击此处下载：

2.解压安装包：

注意：切记安装路径不要含任何中文字符或空格（例如文件名为“Program Files”），否则远程服务器访问本地数据库时会乱码，导致无法读取数据

2.2 开启Neo4j服务

1.管理员身份打开Windows PowerShell：

2.启动：

Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy RemoteSigned
Import-Module '（neo4j文件目录）\bin\Neo4j-Management.psd1'
Invoke-Neo4j console

3.访问服务器：

localhost:7474

 4.输入密码：

初始用户名：neo4j，初始密码：neo4j

5.之后服务器会要求你修改密码：

3 数据准备

生成的三个csv文件中，“names_message.csv”即角色，“relation_message.csv”即人物关系情况。

3.1 加入列名

1.在“names_message.csv”中

2.在“relation_message.csv”中

3.2 放入本地Neo4j的import文件

4  数据可视化

4.1 加载”names_message.csv”文件

LOAD CSV  WITH HEADERS FROM 'file:///names_message.csv' AS data CREATE (:people{name:data.name, id:data.id});

182个人物节点已生成。

4.2 加载”relation_message.csv”文件

LOAD CSV  WITH HEADERS FROM "file:///relation_message.csv" AS relations
MATCH (entity1:people{name:relations.subject}) , (entity2:people{name:relations.object})
CREATE (entity1)-[:rel{relation: relations.relation}]->(entity2)

1144对人物关系已建立完毕。

4.3 查看人物关系图谱

1.取消限制（去掉”LIMIT 25″）：

运行：

2.显示人物及关系

选择全屏：

替换人物名称：

替换人物关系：

4.4 筛选人物关系

1.托尼·斯达克的朋友：

match p=(n:people{name:"tonys"})-[:rel{relation:"friend"}]->() return p;

其中「thor」为「雷神」，「stever」为「美队」，「blackw」为「黑寡妇」，「vision」为「幻视」，「peterp」为「蜘蛛侠」，「bruceb」为「绿巨人」

2.美队的女友：

match p=(n:people{name:"stever"})-[:rel{relation:"love"}]->() return p;

其余的查询类似我们熟知的SQL语句，大家可以多多尝试。