Я пытаюсь построить древовидную иерархию с помощью python. Допустим, у меня есть его структура, мне нужно иметь возможность динамически добавлять больше детей, например, к Bannana
.Я думаю, что мой вопрос немного неясен
ОБНОВЛЕНИЕ: Мне нужно создать структуру, подобную этой, но значения будут меняться, поэтому мне нужно создать функцию, чтобы передать int и создать эту суммуApple(Children)
и сделать то же самое для Лимона и всех других детей.Кроме того, узел Apple - это Root Node.
Apple
Bannana
Lemon
Juice
Drink
Watermelon
Red
Round
Но тогда я могу иметь совершенно другую структуру, где, например,
Apple
Bannana
Lemon
Juice
Drink
Watermelon
Red
Round
Json Ouptut будет
{
'Apple': 'Fruit',
'children': [{
'Bannana': 'fruit',
'children': None
}, {
'Lemon': 'Fruit',
'children': [{
'Juice': 'Food',
'children': [{
'Drink': 'Action',
'children': None
And so on...
Как сделать иерархию динамической?Например, Количество строк под определенным родителем?
Я пробовал что-то подобное из примера, который я нашел
import collections
def add_element(root, path, data):
if len(path) == 1:
root[path[0]] = data
else:
add_element(root[path[0]], path[1:], data)
count = 1
tree = lambda: collections.defaultdict(tree)
root = tree()
n= 10
for i in range(1,n):
path_list= ['Apple', 'Lemon', 'Juice' + str(count)]
print (path_list)
count += 1
add_element(root,path_list, 1 )
print (root)
РЕДАКТИРОВАТЬ 1
Согласно ответу, я немного изменил код
args = {'Apple': 'Apple', 'Lemon': 'Lemon', 'Juice': 'Juice', 'Drink': 'Drink'}
s = """
{Apple}
{Lemon}
{Juice}
{Drink}
""".format(**args)
def group_data(vals):
if len(vals) == 1:
return {vals[0]:'Fruit', 'Children':None}
new_data = [list(b) for _, b in itertools.groupby(vals, key=lambda x:bool(re.findall('^\s', x)))]
new_group = [[new_data[i], new_data[i+1]] for i in range(0, len(new_data), 2)]
result = []
for a, b in new_group:
result.extend([{i:'Fruit', 'Children':None} for i in a[:-1]])
result.append({a[-1]:'Fruit', 'Children':group_data([re.sub('^\s{3}', '', c) for c in b])})
return result
_new_data = [i.strip('\n') for i in filter(None, s.split('\n'))]
print(json.dumps(group_data(_new_data), indent=4))
, он работает нормально, но все еще жестко закодирован, что не то, что я ищу.