スズメ ランキングとまとめ
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スズメ 説明
SPARQLデータベースコネクタ Sparrowは、RDFデータベースのための非常に高レベルの抽象化を提供するPythonライブラリです。次の基本関数をサポートします。どのデータベースバックエンドが使用されます。 RDFステートメントは、RDFXML、NTRIPLEまたはTURTLE.SPARROWのような特定のシリアル化フォーマットのデータベースにロードされ、ステートメント、URIREF、およびリテラルオブジェクトのAPIが提供されていません。グラフAPIも提供していません。スズメの目標は完全なRDFライブラリを提供しないので、これは意図的な選択ですが、いくつかのバックレンドに簡単に使用できる軽量のラッパー。次のバックエンドのサポートがあります。 Sesame OpenRDFusage：通常、Base Sparrow Module >>>のインポートのみをインポートするだけでよいデータベースのバックエンドのスマロウマがボックスからは機能しません。 RDFLIBバックエンドはPythonでPythonで書かれており、PYPIに梱包されているため、常に利用可能で、Sparrow.letのCreate AN Memory RDFlibデータベース（ 'rdflib'、 'memory'）これは実際にはデータベースではなくデータベースコネクタです。データベースへの異なる接続を管理します。データベース>>> db = sparrow.database（ 'rdflib'、 'memory'）への接続を取得しましょう。connect（）>>> db データベースを持っているので、私たちはどのRDFシリアル化フォーマットをサポートするかを尋ねると、>>> db.formats（）データベースにトリプルを追加しましょう。私たちはJohnがその人であると述べるステートメントのいくつかの例を作り、彼の最初の名前は "John"。>>> data = "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" " .. EX：John A Ex：Person; Ex：Name "John"。 ""これをデータベースに追加できます。データが入っているデータベースにデータベースを記入する必要があります。データの「基本URI」も提供されるべきです。そのようなexample.orgネームスペースを使用します。>>> db.add_triples（Stringio（データ）、「Turtle」、 'HTTP：//example.org'''persons'）私たちはデータベースを尋ねることができます。 >>> db.contexts（）あなたが好きなだけさまざまなコンテキストにデータを保存するか、単一のcontext.letsですべてを置くことができます。 result = db.select（ 'select？x {？x {？x "john"。}'）このクエリの変数のみ：x >>> result.variables（）結果を辞書のリストとして取得できます。これはSPARQL JSON結果フォーマットです。>>> result.results（）変更履歴： ・Python このリリースの新機能： ・より良いデフォルトのプロファイルを選びました
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