如何从psycopg2查询结果中有效地创建networkx图？

Question

我正在使用psycopg2使用从Postgres数据库检索的数据构建networkx图。我可以很好地创建图形，但我想知道是否有更高效和/或Pythonic的方法来做到这一点。

当前代码：

DG = nx.DiGraph()
cur.execute(edgeQuery)
for row in cur:
    self.DG.add_edge(
        row[0],            # fnode
        row[1],            # tnode
        weight=row[3],     # cost
        name=row[4]
    )

networkx文档表明可以通过输入ebunch一次创建多个边缘。我可以通过迭代光标结果来创建一个强大的功能，但这不会比我当前的解决方案更有效。我觉得必须有一种更有效的方法将我的光标结果转换为networkx边缘。也许就像拉链一样？我还想确定一种pythonic方式，以便于将来维护（并满足我自己的好奇心）。

Answer 1

假设我正确理解了“cur”的数据结构：您应该能够将其转换为数组然后切片以获得紧凑的表示法。例如：

import numpy as np
import networkx as nx

graph = nx.DiGraph()
x= np.array([[1,2,0.5,"o"],[3,4,0.2,"a"]])
graph.add_edges_from(x[:,:2],weight = x[:,2], name = x[:,3])

add_edges_from（）还可以为你保存for循环“麻烦”:)像这样，边缘现在是：

print(graph.edges)

[('1', '2'), ('3', '4')]

我希望这就是你要找的东西。