Neo4j py2neo：制作节点的深度副本并将其存储在本地

是否可以制作节点对象的深度副本并将其存储在任何普通容器（如列表）中，而不存储在neo4j数据库中？我需要做的是创建一个从数据库检索的节点的副本，然后修改副本的某些属性并临时存储它。然后再将其合并到数据库中。

Py2neo

Node

对象有一个

unbind

方法，该方法将使节点与其远程对应节点（在数据库中）分离。因此，您可以获取一些节点对象，解除它们的绑定，并将它们保存到列表中：

node_list = []
for node in graph.find("Person"):
    node.unbind()
    node_list.append(node)

node_list
------------
[<Node labels={'Person'} properties={'name': 'Jim'}>,
<Node labels={'Person'} properties={'name': 'Anna'}>,
<Node labels={'Person'} properties={'name': 'Sally'}>,
<Node labels={'Person'} properties={'name': 'Joe'}>,
<Node labels={'Person'} properties={'name': 'Bob'}>,
<Node labels={'Person'} properties={'name': 'Mike'}>,
<Node labels={'Person'} properties={'name': 'Billy'}>]

node_list=[]
对于graph.find（“Person”）中的节点：
node.unbind（）
node\u list.append（节点）
节点列表
------------
[,
,
,
,
,
,
]

节点对象还支持pickle序列化/反序列化：

import pickle
pickle.dump(node_list, open("nodes.p", "wb"))
node_list_from_pickle = pickle.load(open("nodes.p", "rb"))

node_list_from_pickle
---------------------
[<Node labels={'Person'} properties={'name': 'Jim'}>,
<Node labels={'Person'} properties={'name': 'Anna'}>,
<Node labels={'Person'} properties={'name': 'Sally'}>,
<Node labels={'Person'} properties={'name': 'Joe'}>,
<Node labels={'Person'} properties={'name': 'Bob'}>,
<Node labels={'Person'} properties={'name': 'Mike'}>,
<Node labels={'Person'} properties={'name': 'Billy'}>]

导入pickle
pickle.dump（节点列表，打开（“nodes.p”、“wb”））
节点\u列表\u from\u pickle=pickle.load（打开（“nodes.p”、“rb”））
节点\u列表\u来自\u pickle
---------------------
[,
,
,
,
,
,
]

---

节点对象包含一个LabelSet（它是

set

的子类）和PropertySet（它是

dict

的子类），因此如果您真的想进行deepcopy，您只需要在节点实例中获取这两个对象

Py2neo

Node

对象有一个

unbind

方法，该方法将节点与其远程对应对象（在数据库中）分离。因此，您可以获取一些节点对象，解除它们的绑定，并将它们保存到列表中：

node_list = []
for node in graph.find("Person"):
    node.unbind()
    node_list.append(node)

node_list
------------
[<Node labels={'Person'} properties={'name': 'Jim'}>,
<Node labels={'Person'} properties={'name': 'Anna'}>,
<Node labels={'Person'} properties={'name': 'Sally'}>,
<Node labels={'Person'} properties={'name': 'Joe'}>,
<Node labels={'Person'} properties={'name': 'Bob'}>,
<Node labels={'Person'} properties={'name': 'Mike'}>,
<Node labels={'Person'} properties={'name': 'Billy'}>]

node_list=[]
对于graph.find（“Person”）中的节点：
node.unbind（）
node\u list.append（节点）
节点列表
------------
[,
,
,
,
,
,
]

节点对象还支持pickle序列化/反序列化：

import pickle
pickle.dump(node_list, open("nodes.p", "wb"))
node_list_from_pickle = pickle.load(open("nodes.p", "rb"))

node_list_from_pickle
---------------------
[<Node labels={'Person'} properties={'name': 'Jim'}>,
<Node labels={'Person'} properties={'name': 'Anna'}>,
<Node labels={'Person'} properties={'name': 'Sally'}>,
<Node labels={'Person'} properties={'name': 'Joe'}>,
<Node labels={'Person'} properties={'name': 'Bob'}>,
<Node labels={'Person'} properties={'name': 'Mike'}>,
<Node labels={'Person'} properties={'name': 'Billy'}>]

导入pickle
pickle.dump（节点列表，打开（“nodes.p”、“wb”））
节点\u列表\u from\u pickle=pickle.load（打开（“nodes.p”、“rb”））
节点\u列表\u来自\u pickle
---------------------
[,
,
,
,
,
,
]

节点对象包含一个LabelSet（它是

set

的子类）和PropertySet（它是

dict

的子类），因此如果您真的想进行deepcopy，您只需要在节点实例中获取这两个对象