要使用python连接neo4j，需先安装neo4j库，配置数据库并编写连接代码。1. 安装依赖：执行pip install neo4j；2. 配置数据库：启动neo4j服务，确认地址、用户名和密码，远程连接时检查防火墙及配置文件；3. 编写代码：引入graphdatabase模块，使用driver创建连接，并通过session执行查询；4. 排查问题：检查认证、网络、协议及驱动兼容性，可借助浏览器或telnet测试连接。按照这些步骤操作，即可顺利建立python与neo4j的连接。
想用 Python 操作 Neo4j，连接数据库是第一步。这一步做不对，后面的操作就都白搭。好在官方提供了比较完善的驱动库，只要配置得当，连接起来并不复杂。
下面我来分享几个关键点，帮你顺利建立 Python 和 Neo4j 的连接。
安装必要的依赖
要让 Python 能和 Neo4j 通信，首先得安装官方的驱动包。最常用的是 neo4j 这个库：
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pip install neo4j
这个库支持 Python 3.6 及以上版本，而且兼容 Neo4j 3.x 到 5.x 的多个版本。
如果你用的是 Jupyter Notebook 或者其他交互式环境，同样可以用 %pip install neo4j 来安装。
配置Neo4j数据库
在 Python 代码能连上 Neo4j 前，你得确保数据库本身已经准备好：
- 启动 Neo4j 服务：你可以用 Docker 启动，也可以本地安装。
- 确认访问地址：默认是 bolt://localhost:7687
- 用户名和密码：默认用户是 neo4j，第一次登录后需要改密码
如果你远程连接，还需要检查防火墙设置和 Neo4j 的配置文件（通常是 neo4j.conf），确保开启了远程访问权限：
dbms.connectors.default_listen_address=0.0.0.0
否则可能会遇到连接不上、超时等问题。
编写Python连接代码
安装完库并确认数据库没问题后，就可以开始写代码了。基本流程如下：
- 引入 GraphDatabase 模块
- 使用 driver 创建连接
- 通过 session 执行查询语句
一个简单的例子：
from neo4j import GraphDatabase
driver = GraphDatabase.driver("bolt://localhost:7687", auth=("neo4j", "your_password"))
def get_greeting(tx):
result = tx.run("RETURN 'Hello, Neo4j!' AS greeting")
return result.single()["greeting"]
with driver.session() as session:
greeting = session.read_transaction(get_greeting)
print(greeting)
driver.close()
这段代码会连接本地 Neo4j 实例，并执行一条返回问候语的 Cypher 查询。
注意：
- 如果你使用的是 Neo4j Aura（云端服务），连接方式略有不同，需要用 neo4j+s:// 协议
- 如果你在远程服务器上部署 Neo4j，记得开放对应端口（如 7687）
常见问题排查
连接过程中容易遇到的问题包括：
- 认证失败：密码错误或未修改初始密码
- 连接超时：网络不通、防火墙限制或数据库没启动
- 协议不匹配：比如用了 http 协议而不是 bolt
- 驱动版本不兼容：确保你的 neo4j 包版本与数据库版本兼容
可以尝试以下方法排查：
- 用浏览器访问 http://localhost:7474 看是否能正常登录
- 用 telnet localhost 7687 测试端口是否通
- 查看 Neo4j 日志文件是否有报错信息
基本上就这些。Python 连接 Neo4j 不算难，但有些细节容易忽略，比如认证、端口和协议这些。只要一步步检查清楚，一般都能搞定。
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