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我敢肯定有一种优雅的方式在 Python 中执行此操作（或在推送中，Javascript），但对于我的生活，我看不到它......

我有一个格式为 CSV 的文件：

ID, Name, Description
A, A-name,
A100, A100-name, A100-desc
A110, A110-name, A110-desc
A111, A111-name, A111-desc
A112, A112-name, A112-desc
A113, A113-name, A113-desc
A120, A120-name, A120-desc
A131, A131-name, A131-desc
A200, A200-name, A200-desc
B, B-name,
B100, B100-name, B100-desc
B130, B130-name, B130-desc
B131, B131-name, B131-desc
B140, B140-name, B140-desc

我想生成一个分层的 JSON 结构，这样我就可以可视化theJIT中的数据。

var json = {  
  "id": "aUniqueIdentifier",  
  "name": "usually a nodes name",  
  "data": {  
    "some key": "some value",  
    "some other key": "some other value"  
   },  
  "children": [ *other nodes or empty* ]  
};

我的计划是将 ID 映射到 id，将名称映射到名称，将描述映射到 data.desc，并组织层次结构，以便：

  • 根是 A 和 B 的父级
  • A 是 A100 和 A200 的父级
  • A100 是 A110 和 A120 的父级
  • A110 是 A111、A112 和 A113 的父级
  • B是B100的父母
  • B100 是 B130 和 B140 的父级
  • B130 是 B131 的父级

在其他按 ID 进行的常规排序中也有一个病理情况，其中 A100 是 A131 的父级（不存在预期的 A130）。

我希望找到一个优雅的 Python 解决方案，但它现在打败了我，甚至忽略了病态案例......

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1 回答 1

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这样做...

import csv
import json

class Node(dict):
    def __init__(self, (nid, name, ndescr)):
        dict.__init__(self)
        self['id'] = nid
        self['name'] = name.lstrip() # you have badly formed csv....
        self['description'] = ndescr.lstrip()
        self['children'] = []

    def add_node(self, node):
        for child in self['children']:
            if child.is_parent(node):
                child.add_node(node)
                break
        else:
            self['children'].append(node)

    def is_parent(self, node):
        if len(self['id']) == 4 and self['id'][-1] == '0':
            return node['id'].startswith(self['id'][:-1])
        return node['id'].startswith(self['id'])

class RootNode(Node):
    def __init__(self):
        Node.__init__(self, ('Root', '', ''))

    def is_parent(self, node):
        return True

def pretty_print(node, i=0):
    print '%sID=%s NAME=%s %s' % ('\t' * i, node['id'], node['name'], node['description'])
    for child in node['children']:
        pretty_print(child, i + 1)

def main():
    with open('input.csv') as f:
        f.readline() # Skip first line
        root = RootNode()
        for node in map(Node, csv.reader(f)):
            root.add_node(node)

    pretty_print(root)
    print json.dumps(root)

if __name__ == '__main__':
    main()
于 2011-09-13T22:15:57.893 回答