python 字典生成树状图的实例

风已若尘

python字典生成树状图

1. from graphviz import Digraph
   
2. 
   
3. # 获取所有节点中最多子节点的叶节点
   
4. def getMaxLeafs(myTree):
   
5.     numLeaf = len(myTree.keys())
   
6.     for key, value in myTree.items():
   
7.         if isinstance(value, dict):
   
8.             sum_numLeaf = getMaxLeafs(value)
   
9.             if sum_numLeaf > numLeaf:
   
10.                 numLeaf = sum_numLeaf
    
11.     return numLeaf
    
12. 
    
13. def plot_model(tree, name):
    
14.     g = Digraph("G", filename=name, format='png', strict=False)
    
15.     first_label = list(tree.keys())[0]
    
16.     g.node("0", first_label)
    
17.     _sub_plot(g, tree, "0")
    
18.     leafs = str(getMaxLeafs(tree) // 10)
    
19.     g.attr(rankdir='LR', ranksep=leafs)
    
20.     g.view()
    
21. 
    
22. root = "0"
    
23. 
    
24. 
    
25. def _sub_plot(g, tree, inc):
    
26.     global root
    
27. 
    
28.     first_label = list(tree.keys())[0]
    
29.     ts = tree[first_label]
    
30.     for i in ts.keys():
    
31.         if isinstance(tree[first_label][i], dict):
    
32.             root = str(int(root) + 1)
    
33.             g.node(root, list(tree[first_label][i].keys())[0])
    
34.             g.edge(inc, root, str(i))
    
35.             _sub_plot(g, tree[first_label][i], root)
    
36.         else:
    
37.             root = str(int(root) + 1)
    
38.             g.node(root, tree[first_label][i])
    
39.             g.edge(inc, root, str(i))
    
40. 
    
41. tree = {
    
42.         "tearRate": {
    
43.             "reduced": "no lenses",
    
44.             "normal": {
    
45.                 "astigmatic": {
    
46.                     "yes": {
    
47.                         "prescript": {
    
48.                             "myope": "hard",
    
49.                             "hyper": {
    
50.                                 "age": {
    
51.                                     "young": "hard",
    
52.                                     "presbyopic": "no lenses",
    
53.                                     "pre": "no lenses"
    
54.                                 }
    
55.                             }
    
56.                         }
    
57.                     },
    
58.                     "no": {
    
59.                         "age": {
    
60.                             "young": "soft",
    
61.                             "presbyopic": {
    
62.                                 "prescript": {
    
63.                                     "myope": "no lenses",
    
64.                                     "hyper": "soft"
    
65.                                 }
    
66.                             },
    
67.                             "pre": "soft"
    
68.                         }
    
69.                     }
    
70.                 }
    
71.             }
    
72.         }
    
73.     }
    
74. plot_model(tree, "tree.gv")

复制代码

效果如下：

python生成树结构

1. # 生成树结构
   
2. def get_trees(data,
   
3.               key_column='elementId',
   
4.               parent_column='parentId',
   
5.               child_column='children'):
   
6.     """
   
7.     :param data: 数据列表
   
8.     :param key_column: 主键字段，默认id
   
9.     :param parent_column: 父ID字段名，父ID默认从0开始
   
10.     :param child_column: 子列表字典名称
    
11.     :return: 树结构
    
12.     """
    
13.     data_dic = {}
    
14.     for d in data:
    
15.         data_dic[d.get(key_column)] = d  # 以自己的权限主键为键,以新构建的字典为值,构造新的字典
    
16. 
    
17.     data_tree_list = []  # 整个数据大列表
    
18.     for d_id, d_dic in data_dic.items():
    
19.         pid = d_dic.get(parent_column)  # 取每一个字典中的父id
    
20.         if not pid:  # 父id=0，就直接加入数据大列表
    
21.             data_tree_list.append(d_dic)
    
22.         else:  # 父id>0 就加入父id队对应的那个的节点列表
    
23.             try:  # 判断异常代表有子节点，增加子节点列表=[]
    
24.                 data_dic[pid][child_column].append(d_dic)
    
25.             except KeyError:
    
26.                 data_dic[pid][child_column] = []
    
27.                 data_dic[pid][child_column].append(d_dic)
    
28.     return data_tree_list
    
29. 
    
30. def recursion(data, l=None):
    
31.     if l is None:
    
32.         l = []
    
33.     for i in data:
    
34.         if 'children' in i:
    
35.             children=i.pop('children')
    
36.             l.append(i)
    
37.             recursion(children,l)
    
38.         else:
    
39.             l.append(i)
    
40.     return l

复制代码

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持晓枫资讯。

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欣雨欣缘饰

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