Python与Neo4j后端开发实践：列表搜索、标签获取与颜色处理总结

写在前面的话

趴下继续睡。昨天在图书馆遇见一哥们。我问他怎么11点了才来，他说自己比较随性，主打一个出其不意。我让他展开说说。他讲了个事：之前老家人让他介绍工作，他满口答应。结果某天老家人直接找上门，推门进来时他正困得不行，趴在桌上睡觉。家人推醒他，他看了一眼，又趴下继续睡。老家人气得摔门而去，醒来后母亲责备他，说之前明明答应好的，怎么这个态度。他却反问：“答应的事一定要办吗？谁规定的。”后来，这哥们只要回村就会招人骂，但他慢慢也习惯了。

再后来，哥们受不了公司约束，出来单干，但毫无章法。有时连着三天不睡，有时连睡三天。最后做直播，明明写好了直播时间，结果没开播。可一些粉丝偏偏就喜欢他这种出其不意，觉得有趣，能给人带来快乐，他也因此赚到了钱。给我的感觉是，这哥们活出了“真我”，算是个奇人。

（文章底部有一张生活照片）

【今日技术关键词】：Python、Neo4j、列表搜索、获取标签

一、Python + Neo4j 接口开发

1. 列表搜索功能实现

需求描述：需要对节点属性列表（比如节点ID）增加搜索功能。因为当节点数量太多时，没有搜索基本无法操作。

开工实施：

第一步：确定搜索项
总共六项需要支持搜索的列表，数据结构如下：

{
    "type":"node_labels",
    "type":"entity_type",
    "type":"source_id",
    "type":"description",
    "type":"id",
    "type":"relation_labels",
}

注：最后一项 "type":"relation_labels" 需要特别注意，修改对应程序。

核心的搜索逻辑是使用 Neo4j Cypher 查询中的 CONTAINS 语句进行模糊匹配。代码实现如下（图中展示了关键函数）：

第二步：上线部署
将修改好的代码部署上线，并同步更新接口文档。

2. 动态获取节点标签

需求描述：项目中需要获取图数据库里所有的节点标签（Label）。之前是写死在一个JSON配置文件里的，现在需要优化为动态获取。

开工实施：

第一步：规划时间段
任务执行时间记录。

第二步：编写获取程序
参考 Neo4j 自带的 CALL db.labels() 过程，编写一个带缓存和关键词过滤的 Python 函数。

CALL db.labels() YIELD label
WHERE label = ‘Person’
RETURN label

基于此，实现代码如下：

@lru_cache(maxsize=None)
def getLabelsDataUseCache(keyword,limit):
    res_data = [{"id":"id"}]
    sql = """
        CALL db.labels() YIELD label
        WHERE label CONTAINS ‘"""+keyword+”“'
        WITH DISTINCT label AS distinct_column_name
        limit """+limit+"""
        RETURN {id: distinct_column_name} AS column_data;
    """
    # writeMyLog(sql,get_caller_line_number()+'sql-getLabelsDataUseCache')
    res_data = getSelectData(sql)
    r_data=[]
    for record in res_data:
        r_data.append(record['column_data'])
    if r_data:
        res_data = r_data
    return res_data

注：这里使用了 @lru_cache(maxsize=None) 装饰器进行缓存。因为线上环境是 Python 2.7，所以采用了这种旧的缓存方式。

第三步：功能测试
测试通过，功能正常。

3. 节点颜色动态配置

需求描述：返回给前端的数据中，需要根据节点的 entity_type（实体类型）赋予不同的颜色。颜色配置来源于一个JSON文件，当前配置较为混乱，需要优化。

当前的颜色配置文件现状如下（部分截图）：

开工实施：

第一步：规划时间段
记录任务执行时间。

第二步：探查实体类型数量
首先，需要知道数据库里有多少种不同的 entity_type。执行以下 Cypher 查询：

            MATCH (n)
            WITH DISTINCT n.entity_type AS distinct_column_name
            limit 10000
            RETURN {id: distinct_column_name} AS column_data;

注：查询结果数据量很大，有上千条。这里只展示前几条示例。

第三步：优化颜色配置
由于实体类型过多，全部配置不现实。采取折中方案：先为最常用的前七种实体类型配置颜色，其他暂时不管。修改后的配置片段如下（示例）：

完成配置文件的修改。

第四步：测试验证
测试修改后的颜色映射逻辑，运行正常。

二、PHP-Laravel 项目问题排查

1. 运行项目时的数据库建表错误

问题描述：数据库连接正常，但在执行迁移（migrate）建表时出现错误。错误信息提示索引长度超限。

问题分析：错误信息 Specified key was too long; max length is 1000 bytes 表明是索引字段长度过长，这是 Laravel 默认使用 utf8mb4 字符集时可能遇到的经典问题。

开工解决：

第一步：处理数据库配置
通常的解决方法是调整数据库配置或修改迁移文件。这里通过重新要了一个符合要求的数据库解决了连接问题。

第二步：尝试破解登录逻辑（分析阶段）
为了调试，尝试分析登录验证逻辑。首先在公共函数 helpers.php 中找到日志记录方法。

然后，查看登录控制器（LoginController）中的验证逻辑。

注：代码显示使用 Auth::attempt 进行验证，但当时不清楚密码的验证源在哪里。

第三步：绕过问题
由于后续对方直接提供了可用的账号密码，因此跳过了密码破解环节。接下来重点排查下一个问题。

2. 邀请码“已使用”状态异常

问题描述：后台生成的邀请码，在前台注册时明明未使用，系统却提示“该邀请码已被使用”。

开工排查：

第一步：规划时间段
记录问题排查的时间段。

第二步：审查前台验证代码
需要从前端代码或API请求入手，检查邀请码状态验证的逻辑，看是否存在状态判断错误（如字段值误解）、缓存问题或并发逻辑错误。

第三步：测试与验证
根据代码审查结果进行测试，定位具体原因。

三、使用 Python 进行 PDF 数据抽取

1. 运行开源数据抽取项目

需求描述：需要运行一个开源的数据抽取框架（Unstructured IO），其功能是将PDF文档中的文字内容提取出来，输出到TXT等格式。

开工实施：

第一步：规划时间段
记录任务时间。

第二步：下载项目
项目地址：https://github.com/Unstructured-IO/unstructured
Clone 地址：https://github.com/Unstructured-IO/unstructured.git

第三步：运行示例代码
安装必要的依赖（如PDF处理扩展）后，运行以下示例代码：

import unstructured
from unstructured.partition.auto import partition

elements = partition(“paper.pdf”)
# 打印提取的元素
for element in elements:
    print(element)

程序运行后，输出了PDF中的一些结构化文本内容。

2. 解析带目录的复杂PDF文章

需求描述：使用 unstructured 库的一个重要场景是解析带有目录的复杂PDF，希望能够按章节进行解析。现在找一篇带目录的PDF进行测试。

开工实施：

第一步：规划时间段
记录任务时间。

第二步：准备测试PDF
找到一篇带有详细目录的PDF文档（如技术手册或书籍）。

第三步：运行解析并遇错
使用同样的代码解析新PDF时，程序报错。错误栈信息最终指向：

pdf2image.exceptions.PDFInfoNotInstalledError: Unable to get page count. Is poppler installed and in PATH?

问题分析：这个错误表明 unstructured 库底层依赖的 pdf2image 模块需要 Poppler 工具包（一个PDF渲染库）的支持。在Windows系统上，需要单独下载 Poppler 并将其 bin 目录添加到系统的环境变量 PATH 中。

四、生活随拍

这张照片拍摄于‎2025‎年‎12‎月‎6‎日，‏‎18:22:24，是大宝过8岁生日时拍的。后来我又想了想图书馆那哥们的事，他算是歪打正着成功了，把“不守规则”打造成了个人特色，一身“明牌”，很气派。他恰好抓住了网红内容千篇一律的同质化痛点，把自己的非常规个性展现出来，反而有粉丝就爱这一口。这或许可以算作一种畸形的成功。

但是，他这种完全不顾及他人感受的做法，迟早会遭到反噬。比如，他和一个老板约好下周三晚上8点会面谈事，结果他既没去，也没提前通知，事后也不说明原因。用他的逻辑说：“约好就一定要去啊？” 长此以往，信用破产，可能就没人再愿意和他合作了。所以，他的路子风险极高，不建议模仿。

五、昨日消费记录

昨日的消费明细记录如下。

《本文完》

后记：技术开发中，我们既需要像优化Neo4j查询和PHP逻辑那样的严谨，也会遇到配置环境（如Poppler）这类琐碎但关键的问题。记录和分享这些具体的实践过程与踩坑经历，本身就是一个宝贵的成长路径。如果你也对Python自动化、数据处理或后端开发感兴趣，欢迎到云栈社区交流讨论，这里聚集了许多乐于分享的开发者。