Pardal Classificação e resumo
- Nome do editor:
- Jasper Op de Coul
- Site do editor:
- http://infrae.com
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Pardal Descrição
Conector de banco de dados SPARQL. O Sparrow é uma biblioteca Python que fornece uma abstração de alto nível para bancos de dados RDF. Ele fornece suporte para as seguintes funções básicas: * Analisando as instruções RDF de diferentes formatos em um banco de dados contextual * Serializando as instruções RDF para um contexto específico de um banco de dados * Removendo declarações de um contexto específico de um banco de dados * A execução do Sparql Queriessparrow é completamente agnóstica qual backend de banco de dados é usado. As instruções RDF são carregadas e a partir de bases de dados em formatos de serialização específicos, como RDFXML, NTiples ou Turtle.Sparrow, não fornecem nenhuma API para declarações, Uriref e Objetos literais. Também não fornece uma API de gráfico. Esta é uma escolha intencional, uma vez que o objetivo do Sparrow não é fornecer uma biblioteca completa do RDF, mas um invólucro leve que pode ser facilmente usado para vários backends.at no momento é o suporte para os seguintes backends: * Redland Librib * RDFLIB * SESAME OpenRDFUSAGE: Normalmente, você só precisará importar o módulo Base Sparrow >>> Importar Sparrowmost of the Database Backends não funcionará fora da caixa. Como o backend RDFLIB é escrito em Python e embalado no PYPI, ele está sempre disponível, e instalado com o Sparrow.let Criar um banco de dados no Memory RDFLIB >>> Sparrow.Database ('RDFLIB', 'Memória') Este é realmente o banco de dados, mas um conector de banco de dados. Ele gerencia as diferentes conexões para um banco de dados. Vamos obter uma conexão com o banco de dados >>> DB = Sparrow.Database ('RDFLIB', 'Memória'). Conecte () >>> DB Agora que temos o banco de dados, nós Pode perguntar quais formatos de serialização de RDF suporta >>> db.formats () Vamos adicionar alguns triplos ao banco de dados, vamos usar a sintaxe da tartaruga para isso. Nós vamos fazer algumas declarações de exemplo onde vamos afirmar que John é uma pessoa, e que seu nome é "John". >>> Data = "" "@prefix Ex: .. .. Ex: John A EX: Pessoa; Ex: Nome "John". "" Agora podemos adicionar isso ao banco de dados. Precisamos informar o banco de dados que formatar os dados está dentro e, no qual o contexto armazená-lo. Um 'URI base' para os dados também devem ser fornecidos. Vamos usar o namespace example.org para isso. >>> db.add_triples (string (string), 'tartaruga', 'http: //example.org's') Agora podemos perguntar ao banco de dados, quais contextos Tem: >>> db.contexts () Você pode armazenar dados em quantos contextos diferentes quiser ou colocar tudo em um único contexto.Lets fazer uma simples consulta SPARQL no banco de dados >>> Result = DB.Selecione ('SELECT? x {? x "John".}') O é apenas sobre variável nesta consulta: x >>> resultado.Variables () Podemos obter os resultados como uma lista de dicionários. Isso segue o formato de resultados do SPARQL JSON. >>> resultado.results () Além de consultar, também podemos obter os dados de volta do banco de dados em qualquer um dos formatos suportados. Especificamos em qual formato queremos, e qual contexto usar. >>> db.serialize_triples ('NTiples', 'Pessoas'). Leia () ' ...' Se o Backend de banco de dados suporta, você pode perguntar quantos triplos estão em um contexto. >>> db.count ('Pessoas') 2 Se você deseja remover triplos, você precisará fornecer dados descrevendo quais triplos remover. >>> dados. = Stringio ('a.') >>> db.remove_triples (dados, 'tartaruga', 'http://example.org', 'pessoas') >>> db.count ('pessoas') 1Você também pode remover Todos os triplos em um contexto >>> db.clear ('Pessoas') >>> db.count ('pessoas') 0since O contexto 'Pessoas' está agora vazio, também é removido. >>> DB.CONTEXTS () [] Changelog para Sparrow ===================== Requisitos: · Pitão O que há de novo nesta versão: · Escolhido melhor perfil padrão
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