gremlin_python 中的批量 upsert 失败并出现 \"TypeError: \'GraphTraversal\' object is not callable\"答案

【问题标题】：Bulk upsert in gremlin_python fails with "TypeError: 'GraphTraversal' object is not callable"gremlin_python 中的批量 upsert 失败并出现 \"TypeError: \'GraphTraversal\' object is not callable\"
【发布时间】：2022-10-17 10:18:29
【问题描述】：

我是 Gremlin 的新手，并尝试使用 gremlin_python 在海王星数据库中执行批量 upsert。

我在google groups 找到了这个解决方案

l = [
  [name:'josh',age:29,country:'usa'],
  [name:'bar',age:24,country:'usa']];
 
g.inject(l).
 unfold().as('properties').
 select('name').as('pName').
 coalesce(V().has('name', where(eq('pName'))),
     addV('person')).as('vertex').
 sideEffect(select('properties').
              unfold().as('kv').
              select('vertex').
              property(select('kv').by(Column.keys), select('kv').by(Column.values)))

并尝试像这样将其改编为 gremlin_python ：

l = [
  {'name':'josh','age':29,'country':'usa'},
  {'name':'bar','age':24,'country':'usa'}];
 
g.inject(l).\
 unfold().as_('properties').\
 select('name').as_('pName').\
 coalesce(__.V().has('name', __.where(__.eq('pName'))),
     addV('person')).as_('vertex').\
 sideEffect(select('properties').\
              unfold().as_('kv').\
              select('vertex').\
              property(select('kv').by(Column.keys), select('kv').by(Column.values)))

有以下错误：

---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-162-c262a63ad82e> in <module>
      8  unfold().as_('properties').\
      9  select('name').as_('pName').\
---> 10  coalesce(__.V().has('name', __.where(__.eq('pName'))),
     11      addV('person')).as_('vertex').\
     12  sideEffect(select('properties').\

TypeError: 'GraphTraversal' object is not callable

我认为代码改编可能是错误的。谁能给我一个关于这里发生了什么的提示？

【问题讨论】：

标签： gremlin amazon-neptune gremlinpython

【解决方案1】：

__.eq('pName') 部分应该是 statics.eq('pName')。

后

from gremlin_python import statics
statics.load_statics(globals())

部分 __.eq('pName') 可以只是 eq('pName')。

见：https://tinkerpop.apache.org/docs/current/reference/#gremlin-python-imports

【讨论】：

P.eq 应该可以正常工作。

【解决方案2】：

由于我使用的是 AWS Neptune DB，因此我最终应用了 Neptune Python utils 来进行批量更新：它比我们讨论的解决方案更快，但在使用时要小心数据类型和映射。（我遇到了 BigInts 的问题）

这是库和文档： https://github.com/awslabs/amazon-neptune-tools/tree/master/neptune-python-utils

【讨论】：