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Raphtory是一个强大的大规模图分析分析引擎。它允许你在数据存储位置或格式无关的情况下运行复杂的查询。但这还不是全部 - Raphtory的真正超级能力是跟踪和探索复杂系统的历史，从“时间旅行”通过数据到执行高级分析，如污点跟踪、时间可达性和挖掘时间模式。

Raphtory易于使用：只需运行单个pip安装命令，并将其与现有的Python/Pandas管道嵌入即可。

Raphtory表达性强：它被设计来表示所有类型的图查询，并有一个经过良好发展的API来探索数据的历史。

Raphtory速度极快且可轻松扩展：建立在Apache Arrow的存储和向量化计算之上，Raphtory可以在笔记本电脑或分布式集群上运行，用于千兆规模图。

运行基本示例

# Import Raphtory
import PyRaphtory

# Create a new local or distributed context
ctx = PyRaphtory.local()
graph = ctx.new_graph()

# Add some data to your graph
graph.add_vertex(1, 1)
graph.add_vertex(2, 2)
graph.add_vertex(3, 3)
graph.add_edge(4, 1, 2)
graph.add_edge(4, 1, 3)

# Collect some simple vertex metrics
# Ran across a range of the data with incremental windowing
df = graph
      .range(1,4,1)
      .window(1)
      .step(lambda vertex: vertex.set_state("name", vertex.name()))
      .step(lambda vertex: vertex.set_state("out_degree", vertex.out_degree())) 
      .step(lambda vertex: vertex.set_state("in_degree", vertex.in_degree()))
      .select("name", "out_degree", "in_degree")
      .to_df()

# Preview DataFrame
df

|    |   timestamp |   window |   name |   out_degree |   in_degree |
|----|-------------|----------|--------|--------------|-------------|
|  0 |           1 |        1 |      1 |            0 |           0 |
|  1 |           2 |        1 |      2 |            0 |           0 |
|  2 |           3 |        1 |      3 |            0 |           0 |
|  3 |           4 |        1 |      1 |            2 |           0 |
|  4 |           4 |        1 |      2 |            0 |           1 |
|  5 |           4 |        1 |      3 |            0 |           1 |

安装Raphtory

Raphtory适用于Python和Scala/Java，计划在版本0.3.0中支持Rust。我们建议使用Python的PyRaphtory客户端，它包含您所需的一切，可以在本地或分布式模式下运行。

您应该拥有Python版本3.9或更高版本。使用conda、virtualenv或pyenv是个好主意。

pip install pyraphtory

示例和笔记本

查看我们的交互式Jupyter笔记本中的Raphtory！只需单击下面的徽章即可启动在线Raphtory沙盒，无需安装。

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2. 运行一些算法

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关于Raphtory的文章和演讲

• Raphtory在Alan Turing Institute博客上
• 2022年AI UK上的Raphtory演讲
• 2022年KGC上的Raphtory演讲
• 2022年NetSciX上的Raphtory演讲

贡献者

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许可

Raphtory根据Apache许可证的条款进行许可（查看我们的LICENSE文件）。