实例讲解将Graph Explorer搬上JupyterLab

摘要：基于 Graph Explorer 在 Jupyter 上进行图探索，可以大大降低编码成本，丰富 JupyterLab 的数据表现力。

本文分享自华为云社区《将 Graph Explorer 搬上 JupyterLab：使用 GES4Jupyter 连接 GES 并进行图探索》，作者： 蜉蝣与海 。

GES4Jupyter 是一款可以在 JupyterLab 中连接访问 GES 并可视化的工具。工具中封装了部分 GES 业务面接口，并提供对返回数据的可视化能力。基于该工具在 Jupyter 上进行图探索，可以大大降低编码成本，丰富 JupyterLab 的数据表现力。

一、使用前准备

1. 华为云账号

在使用华为云服务之前您需要注册华为云帐号。通过此帐号，只需为使用的服务付费，即可使用所有华为云服务。

注册华为云账号步骤请点击：《华为云注册介绍》

注册成功后即可自动登录华为云，您需要完成 “实名认证” 才可以正常使用服务。

2. OBS 对象存储服务

OBS 即对象存储服务（Object Storage Service），GES 将 OBS 作为数据源导入数据。

数据若想导入图引擎服务 GES，需要先上传至 OBS。详情参考：华为云图引擎服务 GES 实战——创图

3. GES 图引擎服务

使用 GES4Jupyter 前，需要在图引擎服务控制台创建一个 GES 图实例，并且导入数据。本例中使用的数据源是新冠患者轨迹追溯数据集 v2，可以从 AI Gallery 中下载。详情参考：华为图引擎文档 - 快速入门和华为云图引擎服务 GES 实战 —— 创图

4. 获取调用 GES 业务面 API 必备的参数

调用 GES API 需要输入 token 鉴权信息，认证鉴权能力依赖华为云统一身份认证服务 IAM。获取 Token 需要用户名密码、图所在区域等信息。详情查看：华为图引擎文档 - 业务面 API 认证鉴权和调用 GES 服务业务面 API 相关参数的获取

二、使用 GES4Jupyter 连接 GES 服务

从华为云首页进入 ModelArts 控制台，点击 CodeLab 新建一个 Jupyter Notebook，并等待资源初始化完成。

新建一个 Notebook，使用下列代码获取 GES4Jupyter 程序和资源文件。

import moxing as mox
mox.file.copy('obs://obs-aigallery-zc/GES/ges4jupyter/beta/ges4jupyter.py', 'ges4jupyter.py')
mox.file.copy('obs://obs-aigallery-zc/GES/ges4jupyter/beta/ges4jupyter.html', 'ges4jupyter.html')

在 Notebook 中输入代码后，将该段文本配置为代码，然后点击左侧的运行按钮，并等待运行完成。

点击左上角的 “+” 号新建代码片段，输入下列代码段并运行，完成 GES4Jupyter 的初始化。

from ges4jupyter import GESConfig, GES4Jupyter, read_csv_config
eip = ''
project_id = ''
graph_name = ''
iam_url = ''
user_name = ''
password = ''
domain_name = ''
project_name = ''
port = 80
eip, project_id, graph_name, iam_url, user_name, password, domain_name, project_name, port = read_csv_config('cn_north_4_graph.csv')
config = GESConfig(eip, project_id, graph_name, 
                    iam_url = iam_url, 
                    user_name = user_name, 
                    password = password, 
                    domain_name = domain_name,
                    project_name = project_name,
                    port = port)
ges_util = GES4Jupyter(config, True);

上面代码中涉及的字段含义基本分为两大类，简单介绍下：

• 用于构造 API 的参数：eip，projectId，graph_name, port 这四个参数都参与构造了业务面请求的 url。eip 与 graph_name 两个参数在创图时容易获得，port 参数默认为 80，开启安全模式时为 443，关于 projectId，可参考图引擎官网文档 - 获取项目 id，从图控制台根据图所属的区域来获取项目 id。
• 用于在请求 API 前获取 token 的参数：iam_url, user_name, password, domain_name,project_name，GES4Jupyter 会使用这四个参数获取 token，进而在使用 api 时进行鉴权，相关参数获取请参考：华为图引擎文档 - 业务面 API 认证鉴权和调用 GES 服务业务面 API 相关参数的获取

除了手动输入这部分参数，也可以将参数构造为一个 csv 文件上传至 CodeLab 平台，而后执行图示 read_csv_config 方法，一键获取所有参数。

如图为一个区域为北京四的图的示例文件，关键信息（如 ip、projectId、图名、账户名、密码、iam 子账号名）通过马赛克隐藏。

对于新创的图，使用下列代码段可以创建点边索引，方便使用 cypher：

print('开始创建点索引:')
job_id = ges_util.build_vertex_index()
job_result = ges_util.get_job(job_id)
if 'errorCode' not in job_result:
    for i in range(100):
        if job_result['status'] == 'success':
            break
        else:
            time.sleep(1)
            job_result = ges_util.get_job(job_id)
print('点索引创建完成')
print('开始创建边索引:')
job_id = ges_util.build_edge_index()
job_result = ges_util.get_job(job_id)
if 'errorCode' not in job_result:
    for i in range(100):
        if job_result['status'] == 'success':
            break
        else:
            time.sleep(1)
            job_result = ges_util.get_job(job_id)
print('边索引创建完成')

如果图比较大，且没有基于 label 过滤方面的诉求，也可以关闭 cypher 的索引开关。

ges_util.cypher_query("call dbms.parameter('needNodeIndex', false)");
ges_util.cypher_query("call dbms.parameter('needEdgeIndex', false)");

执行 summary 方法可以看到点边分布：

三、使用 GES4Jupyter 调用业务面接口并进行可视化

GES4Jupyter 支持调用 cypher 语句，并可视化 cypher 的结果。在初始化完成 GES4Jupyter 后，使用下列代码可以执行并可视化 cypher 查询：

cypher_result = ges_util.cypher_query("match (n)-[r]->(m) return n,r,m limit 10",formats=['row','graph']);
ges_util.format_cypher_result(cypher_result)

在 Notebook 中输入该段代码，点击运行，可以看到 Notebook 中效果：

同时，工具还提供了其他选项卡，不仅可以看到可视化 Graph 结构，还可以看到表格数据、以及原始的 json 数据。

GES4Jupyter 也提供了能力对 gremlin 语言返回的点边数据进行可视化。

gremlin_result = ges_util.gremlin_query("g.V().outE().bothV().path().limit(2)");
ges_util.format_gremlin_result(gremlin_result)

同时，对于 ges 的 path-query 接口，当返回数据为 tree 格式时，GES4Jupyter 也能提供较好的支持。

result = ges_util.path_query({
            "repeat": [
                {
                    "operator": "bothV",
                    "vertex_filter": {
                        "property_filter": {
                            "leftvalue": {
                                "id": ""
                            },
                            "predicate": "NOTIN",
                            "rightvalue": {
                                "value": ["北京"]
                            }
                        }
                    }
                }
            ],
            "until": [
                {
                    "vertex_filter": {
                        "property_filter": {
                            "leftvalue": {
                                "id": ""
                            },
                            "predicate": "=",
                            "rightvalue": {
                                "value": ["额济纳旗"]
                            }
                        }
                    }
                }
            ],
            "times": 5,
            "queryType": "Tree",
            "vertices": ["北京病例2"]
        })
ges_util.format_path_query(result)

四、图引擎官网有更多案例可以使用 GES4Jupyter 上手体验

本文的数据集取自华为云图引擎官网 “新冠患者轨迹追溯” 数据集，notebook 代码取自 “新冠患者轨迹追溯” 案例，在图引擎官方网站上，还有其他动手实践案例，配套 ModelArts 的 CodeLab，可以实现 “开箱即用”，提供丰富的场景和大家一起认识图、了解图、使用图。

参考项目：https://github.com/merqurio/neo4jupyter

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