Spatz Ranking & Zusammenfassung
- Name des Herausgebers:
- Jasper Op de Coul
- Website des Verlags:
- http://infrae.com
Spatz Stichworte
Spatz Beschreibung
SPARQL-Datenbankverbinder Sparrow ist eine Python-Bibliothek, die eine sehr hochrangige Abstraktion für RDF-Datenbanken bietet. Es bietet Unterstützung für die folgenden grundlegenden Funktionen: * Analysieren von RDF-Anweisungen aus verschiedenen Formaten in eine kontextabhängige Datenbank * Serialisierung der RDF-Anweisungen für einen bestimmten Kontext einer Datenbank * Entfernen von Anweisungen aus einem bestimmten Kontext einer Datenbank * Durchführen von SPARQL QueriessPARROW ist vollständig agnostisch welches Datenbank-Backend verwendet wird. RDF-Anweisungen werden in bestimmte Serialisierungsformate wie RDFXML, Ntrilder oder Turtle oder Turtle.sparrow in und von Datenbanken geladen. Es bietet auch keine Graph-API. Dies ist eine vorsätzliche Wahl, da das Ziel von Spatz nicht eine vollständige RDF-Bibliothek bereitstellt, sondern einen leichten Wrapper, der jedoch problemlos für mehrere Backends verwendet werden kann. SESAME OPENRDFUSAGE: Normalerweise müssen Sie das Basissparrow-Modul nur importieren >>> Importsparrow Most of the Database Backends funktioniert nicht aus der Box. Da das RDFlib-Backend in Python geschrieben und auf PYPI verpackt ist, ist es immer verfügbar und installiert mit sperreRow.ets Erstellen eines in der Speicher-RDFlib-Datenbank >>> sparrow.database ('RDflib', 'Speicher') Dies ist eigentlich nicht die Datenbank, sondern einen Datenbankstecker. Es verwaltet die verschiedenen Verbindungen zu einer Datenbank. Lassen Sie uns eine Verbindung zur Datenbank >>> db = sperrow.database ('rdflib', 'memory'). Connect () >>> DB Jetzt haben wir die Datenbank, wir Kann es fragen, welche RDF-Serialisierungsformate er unterstützt >>> db.Formats () Lassen Sie uns einige Triples in die Datenbank hinzufügen, wir verwenden dafür Turtle-Syntax. Wir erstellen einige Beispiele Anweisungen, in denen wir sagen werden, dass John eine Person ist, und dass sein Vorname "John" ist. >>> data = "" @Prefix Ex: .. .. Ex: John A Ex: Person; Ex: Name "John". «» Jetzt können wir diese in die Datenbank hinzufügen. Wir müssen die Datenbank mitteilen, in der die Daten formatiert sind, und in welchem Kontext es zu speichern. Eine 'Basis-URI' für die Daten sollte ebenfalls bereitgestellt werden. Wir werden das Beispiel.org-Namespace dafür verwenden. >>> db.add_triples (stringio (data), 'turtle', 'http: //example.org','Persons') Wir können jetzt die Datenbank fragen, welche Kontexte Es verfügt über: >>> db.contexts () Sie können Daten in beliebig vielen verschiedenen Kontexten aufbewahren oder alles in einen einzigen Kontext setzen. Setzen Sie eine einfache SPARQL-Abfrage in der Datenbank >>> result = db.select ('Select? X {? X "John".}') Das ist nur auf Variablen in dieser Anfrage: X >>> Ergebnis.Variablen () Wir können die Ergebnisse als Liste von Wörterbüchern erhalten. Dies folgt dem SPARQL-JSON-Ergebnisformat. >>> result.results () Wir können neben Abfragen auch die Daten in einem der unterstützten Formate aus der Datenbank zurückerhalten. Wir geben an, welches Format wir wollen, und welcher Kontext verwendet werden soll. >>> db.serialize_trips ('NtriPles', 'Personen'). Lesen () ' ...' Wenn das Datenbank-Backend unterstützt es, Sie können fragen, wie viele Triples in einem Kontext sind. >>> db.count ('persone') 2 Wenn Sie Triples entfernen möchten, müssen Sie Daten bereitstellen, die beschrieben werden, welche Triplinge zum Entfernen von Tripeln beschrieben werden. >>> Daten = Stringio ('a.') >>> db.remove_tripes (Daten, 'Turtle', 'http://example.org', 'personen') >>> db.count ('personen') 1Sie kann auch entfernen Alle Triples in einem Kontext >>> db.clear ('personen') >>> db.count ('personen') 0since Der Kontext der Personen ist jetzt leer, es wird auch entfernt. >>> db.contexts () [] Changelog für Sparrow ===================== Anforderungen: · Python Was ist neu in dieser Version: · Wird ein besseres Standardprofil ausgewählt
Spatz Zugehörige Software
