Vue前端调用Python接口实战：从Neo4j图数据库查询递归数据

在实际的前端框架项目中，经常需要与后端服务进行数据交互。本文记录了一个在Vue项目中调用Python接口，以从Neo4j图数据库中获取并处理递归结构数据的实践过程。

定位前端数据源

项目现有一个Vue页面，其展示的数据为前端硬编码（写死），而非从数据库动态获取。目标是将数据源切换为从后端接口获取。

首先，通过全局搜索关键数据（如“刘德华”），定位到前端硬编码数据所在的文件。找到数据定义位置后，下一步就是分析其数据结构，为后续的数据库设计和接口开发做准备。

分析数据结构与后端调用

分析定位到的前端数据，发现其描述的是一个包含9个节点的树状或图状结构。这种结构非常适合使用图数据库进行存储。因此，计划将这部分数据结构存入Neo4j，然后编写Python接口供Vue前端调用查询。

向Neo4j导入递归数据

初步尝试使用程序批量导入数据时，由于数据中存在深层次的递归或循环引用关系，导致导入失败。因此，转为采用手动结合Cypher语句的方式逐步构建图数据。

1. 清理测试数据
在插入新数据前，先清理可能冲突的旧节点和关系。

// 删除指定ID的节点
MATCH (n) WHERE id(n) = 123 DELETE n
// 删除特定类型的关系
MATCH ()-[r:FRIEND_OF]-() DELETE r
MATCH ()-[r:师傅]-() DELETE r

2. 创建根节点及其子节点
首先创建根节点，然后为其创建8个子节点，并建立关系。

// 创建根节点
CREATE (root:Knowledge {id: 10000, name: '盗墓笔记重启[南派三叔所著小说]', categary: '百科'})

// 为根节点创建8个子节点
MATCH (root:Knowledge {id: 10000})
CREATE (child1:Knowledge {id: 2, name: '盗墓笔记重启', categary: '中文名称'})
CREATE (root)-[:HAS_CHILD]->(child1);

MATCH (root:Knowledge {id: 10000})
CREATE (child2:Knowledge {id: 3, name: '南派三叔', categary: '作者'})
CREATE (root)-[:HAS_CHILD]->(child2);

// ... 依次创建其余6个子节点 (id 4 到 9)

执行成功后，可在Neo4j浏览器中看到以根节点为中心，连接8个子节点的星形结构。

3. 为子节点添加深层数据
图数据库的优势在于能轻松处理递归关系。接下来，为id=3的“南派三叔”节点继续添加4个次级子节点，构建更深的数据层次。

MATCH (parent:Knowledge {id: 3})
CREATE (grandChild1:Knowledge {id: 10, name: '代表作', categary: '盗墓笔记'})
CREATE (parent)-[:HAS_CHILD]->(grandChild1);
// ... 创建其余3个次级子节点

通过这种方式，可以灵活地构建出任意深度的递归数据结构，完美契合前端展示所需的树形或图谱数据。

总结与后续

至此，已完成将前端静态数据转化为Neo4j图数据库中的递归结构数据的步骤。接下来的工作重点是：

1. 编写Python接口：使用Flask或FastAPI框架编写服务端接口，接收前端请求，执行Cypher查询语句，并将Neo4j返回的复杂图数据序列化为JSON格式。
2. Vue前端调用：在Vue项目中，使用axios或fetch调用新编写的Python接口，替换原有的硬编码数据，实现数据的动态加载与渲染。

此实践展示了如何利用Vue、Python和Neo4j三者协作，处理前端应用中的复杂递归数据需求，为构建知识图谱、关系网络等应用场景提供了可行的技术路径。