Passero Classifica e riepilogo
- Nome editore:
- Jasper Op de Coul
- Sito web dell'editore:
- http://infrae.com
Passero Tag
Passero Descrizione
Connettore del database SPARQL. Passero è una libreria Python che fornisce un'astrazione di alto livello per i database RDF. Fornisce supporto per le seguenti funzioni di base: * Passezza le istruzioni di RDF da diversi formati in un database contestuale * Serializzazione delle istruzioni RDF per un contesto specifico di un database * Rimozione delle istruzioni da un contesto specifico di un database * Esecuzione di sparql queryessparrow è completamente agnostico a quale backend del database viene utilizzato. Le istruzioni RDF vengono caricate in e da database in specifici formati di serializzazione come RDFXML, Ntriples o Turtle.SParrow non fornisce API per dichiarazioni, ureref e oggetti letterali. Inoltre non fornisce un API del grafico. Questa è una scelta intenzionale, dal momento che l'obiettivo di Sparrow non è quello di fornire una libreria RDF completa, ma un wrapper leggero che può essere facilmente utilizzato per diversi backmenta. Nel momento in cui c'è supporto per i seguenti backmenta: * Redland Libdf * rdflib * Sesame OpenRrdFusage: normalmente, è necessario importare solo il modulo di passero di base >>> importare il capo più dei backeggi del database non funzionerà fuori dalla scatola. Poiché il backend RDFLIB è scritto in Python e confezionato su PYPI, è sempre disponibile e installato con Sparrow.let crea un database RDFliber in memoria RDFLib >>> sparrow.dabase ('rdflib', 'memoria') Questo in realtà non è il database, ma un connettore del database. Gestisce le diverse connessioni a un database. Prendiamo una connessione al database >>> db = sparrow.dabase ('rdflib', 'memoria'). Connetti () >>> db Ora che abbiamo il database, noi Può chiederlo quali formati di serializzazione RDF supporta >>> db.formats () Aggiungiamo alcune triple al database, useremo la sintassi della tartaruga per questo. Faremo alcune affermazioni di esempio in cui affermeremo che John è una persona, e che il suo nome è "John". >>> Data = "" "@prefix ex: .. .. EX: John A EX: Persona; ex: nome "John". "" "Ora possiamo aggiungere questo al database. Avremo bisogno di dire al database che formatta il formato dei dati e in quale contesto lo memorizzarlo. Dovrebbe essere fornito anche un "URI di base" per i dati. Utilizzeremo lo spazio dei nomi example.org per quello. >>> db.add_triples (Stringio (Data), 'Turtle', 'http: //example.org''persons') Possiamo ora chiedere al database, quali contesti Ha: >>> db.contexts () È possibile memorizzare i dati in come molti contesti diversi come desideri o inserire tutto in un singolo contesto.Lets Fai una semplice query SPARQL sul database >>> Risultato = db.select ('Seleziona? x {? x "John".}') È solo sulla variabile in questa query: x >>> Risultato.variables () Possiamo ottenere i risultati come una lista di dizionari. Questo segue il formato di risultato sparql json. >>> Risultato.results () Oltre alla query, possiamo anche riportare i dati dal database in uno qualsiasi dei formati supportati. Specifichiamo quale formato vogliamo, e quale contesto utilizzare. >>> db.serialize_trils ('ntriples', 'persone'). Leggi () ' ...' se il Backend del database lo supporta, puoi chiedere quante triple sono in un contesto. >>> db.count ('persone') 2Se vuoi rimuovere triple, è necessario fornire i dati che descrivono il che triplo da rimuovere. >>> Dati = Stringio ('a.') >>> db.remove_triples (dati, 'tartaruga', 'http://example.org', 'persone') >>> db.count ('persone') 1you può anche rimuovere Tutte le triple in un contesto >>> db.clear ('persone') >>> db.count ('persone') 0since il contesto 'persone' è ora vuoto, viene anche rimosso. >>> db.contexts () [] Changelog for Sparrow ===================== Requisiti: · Python. Cosa c'è di nuovo in questa versione: · Preso meglio il profilo predefinito
Passero Software correlato
