如何使用python在neo4j中有效构建依赖图？

如何解决如何使用python在neo4j中有效构建依赖图？

1. 数据位于 npm 公共注册表 中。给定一个 JavaScript 包 name，转到 https://registry.npmjs.org/name，我可以获得它的信息，包括它的依赖项。

2. 现在我想将此信息导入到neo4j 数据库中，构建包的依赖关系图。给定添加到队列中的包名称 express，我的步骤如下：

   • 通过https://registry.npmjs.org/pkg_name获取队列中前端包的JSON文件返回
   • 解析文件并使用 Neo4j Python Driver 在 neo4j 中存储 express 及其依赖项之间的基本信息和关系。
   • 对于每个依赖项，使用 set 检查它是否已添加到队列中。如果没有，则检查它的依赖图是否已在neo4j中构建。如果也没有，请将其添加到队列中。
   • 重复直到 queue 为空。然后构建express的依赖图。

3. 结果是这样的：the dependency graph os JavaScript package of express。事情是在我的机器上单个包的整个过程大约需要50秒，太长了，更不用说npm上的所有包，大约100万个。

4. 我能想到的一些原因：

   • 使用 set 搜索所有包的成本为 O(nlogn)。
   • 查询节点的时间消耗（检查包的依赖图是否在neo4j中）。
   • 创建节点和关系的时间消耗（因为我似乎不使用批量插入）。

谁能给我一些建议来加速依赖图的构建？

真诚的感谢！