我现在正在尝试学习如何连接到 Neo4j 服务器并使用 Python 中的 Bulbflow 在其上运行 Cypher 查询。我不明白的是连接到neo4j服务器的两种可能性之间的区别：
1)图表
from bulbs.neo4jserver import Graph
g = Graph()
2) Neo4jClient
from bulbs.neo4jserver import Neo4jClient
client = Neo4jClient()
谁能在这里解释概念上的差异？如果我想对服务器执行（相当多）Cypher 查询并最终并行执行，那么选择哪种方式更好？
PS：我没有足够的声誉来为这个问题创建一个标签“bulbflow”:)
Bulbs支持三种不同的图形数据库服务器——Neo4j Server、Rexster和现在的Titan。
特定于每个后端服务器的代码包含在其自己的 Python 包（目录）中。您应该看到以下目录：neo4jserver、rexster、titan：
Neo4jClient是 Neo4j Server 的低级适配器——通常不需要直接使用它，除非你在做自定义的东西——改用高级 Graph 类。
请参阅灯泡文档以了解...
Bulbs 快速入门指南提供了有关使用该Graph界面的示例：
_client但是，当您需要时，您的 Bulbs 对象始终可以通过var 访问低级客户端。
Lightbulb 是我创建的一个示例应用程序，用于展示如何使用和自定义 Bulbs 模型——它是一个 Python 博客引擎，使用 Git 进行源代码控制，使用图形数据库进行持久性。
Lightbulb 最初是为与免费的Neo4j Heroku Add On一起使用而设计的，但是 Bulbs 和 Lightbulb 都大量使用了Gremlin，并且 Neo4j Heroko Add On 在免费版中不再提供 Gremlin。
灯泡模型文件包含一个高度定制的Entry模型和一个定制Graph类——该Entry模型利用了低级客户端：
正如您在Entry模型中看到的，我可以通过 var 访问低级客户端_client，并使用它从scripts库中获取 Gremlin 脚本，然后再次执行 Gremlin 脚本。
下面是save_blog_entryEntry 模型使用的 Gremlin 脚本的代码：
注意：文件中只有一个 Gremlin 脚本，但它很大，包含多个操作，并且所有内容都包含在事务中。将所有操作放入单个 Gremlin 脚本中，您可以在一个事务请求中完成所有操作，而不是承担向服务器发送多个请求的开销。
除非您正在执行诸如自定义模型之类的操作，否则您通常会使用scripts对象和gremlin存储在对象上的graph对象：
>>> from bulbs.neo4jserver import Graph
>>> g = Graph()
>>> script = g.scripts.get('some_script')
>>> params = dict(name="James", city="Dallas")
>>> g.gremlin.execute(script, params)
请参阅灯泡 Neo4j Gremlin 文档...
同样，当您要执行 Neo4j Cypher 查询时，请使用cypher存储在对象上的graph对象。
共有三种 Cypher 方法（不幸的是，这些方法尚未在网站上记录）：
g.cypher.query()：在返回节点/关系列表时使用——它会将它们初始化为对象。g.cypher.table(): 返回 Cypher 表数据时使用。g.cypher.exectue()：在返回任意数据时使用——它返回一个通用Response对象。您可以查看源代码以了解它们是如何工作的...
以下是使用 Cypher query() 方法的一些示例（查询只是返回一个关系）：
>>> from bulbs.neo4jserver import Graph
>>> g = Graph()
>>> query = "start a = relationship({eid}) return a"
>>> params = dict(eid=123)
>>> edges = g.cypher.query(query, params)
查询方法自动将元素初始化为其类型。如果您将元素创建为自定义模型，Bulbs 将尝试将其初始化为特定类型，否则它将默认为泛型Vertex或Edge.
请注意，Bulbs Cypher query() 方法返回一个迭代器。
您可以遍历迭代器...
>>> from bulbs.neo4jserver import Graph
>>> g = Graph()
>>> query = "start a = relationship({eid}) return a"
>>> params = dict(eid=123)
>>> edges = g.cypher.query(query, params)
>>> for edge in edges: print edge
...或将其转换为列表...
>>> from bulbs.neo4jserver import Graph
>>> g = Graph()
>>> query = "start a = relationship({eid}) return a"
>>> params = dict(eid=123)
>>> edges = g.cypher.query(query, params)
>>> list(edges)
...或获得下一个项目...
>>> from bulbs.neo4jserver import Graph
>>> g = Graph()
>>> query = "start a = relationship({eid}) return a"
>>> params = dict(eid=123)
>>> edges = g.cypher.query(query, params)
>>> edges.next()
如果您还有其他问题，请告诉我。