Jupyter Notebook을 통해 SPARQL 활용

그래프저장소 중인 하나인 Stardog을 활용하여 데이터를 저장해 두었다면

SPARQL Endpoint를 통해 다양한 검색,질의등을 수행할 수 있다.

이번 글은 Stardog에서 지원하는 엔드포인트를 통해 검색을 하고 그 결과를 테이블 형태로 가져오는 예시를 게시하려고 한다.

쥬피터 노트북을 통해 간단한 코드를 만드는데

여기서 활용하는 라이브러리는 pystardog, panel 이기 때문에 설치를 먼저 진행해야 한다.

pip install panel
pip install pystardog

 

 

 

 

In [1]:

import stardog
import pandas as pd
import io
import panel as pn
pn.extension('tabulator')

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Endpoint 연결을 위한 설정(예시:Stardog)¶

In [2]:

conn_details = {
    'endpoint': 'https://---yours---.stardog.cloud:5820',
    'username': 'joy',
    'password': 'password'
}

 

검색 쿼리¶

In [3]:

def search(keyword):
    query = """
        PREFIX ont: <http://localhost/ontology/>
        SELECT (SAMPLE(?label) as ?label) (GROUP_CONCAT(distinct ?genre_;SEPARATOR=',') as ?genre) 
        (SAMPLE(?dirtlabel) as ?director) (SAMPLE(?open) as ?open) (SAMPLE(?mt) as ?movieType)
        WHERE {
            # FILTER(?s=<http://localhost/resource/movie_20000068>)
            ?s rdfs:label ?label .
            ?label <tag:stardog:api:property:textMatch> "%s" .
            ?s ont:dateOfOpen ?open.
            ?s ont:genre ?genre_.
            ?s ont:director ?dirt.
            ?dirt rdfs:label ?dirtlabel.
            ?s ont:movieType ?mt.
        } GROUP BY ?s
        LIMIT 10
    """ % (keyword)
    with  stardog.Connection('Movie', **conn_details) as conn:
        csv_results = conn.select(query, content_type='text/csv')
        df = pd.read_csv(io.BytesIO(csv_results))
    return df

 

검색¶

In [4]:

df = search(input())

select_table = pn.widgets.Tabulator(df)

select_table

 

어벤져스

 

Out[4]:

 

In [ ]:

 

실행 결과는 아래와 같이 테이블 형태로 결과를 확인할 수 있다.

 

이를 활용하여 그래프 시각화 부분을 연동하게 되면

아래의 영상과 같은 방법으로도 활용이 가능한다.