Python文件解析：从文本文件构建树

Question

我有一个用于构建树的缩进文本文件。每行代表一个节点，缩进代表深度以及当前节点是其子节点。

例如，一个文件可能看起来像

根 节点1 节点2 节点3 节点4 节点5 节点6

表示ROOT包含三个孩子：1、5、6，Node1有一个孩子：2，Node2有一个孩子：3，以此类推

我提出了一个递归算法并对其进行了编程并且它可以工作，但它有点难看，特别是非常粗略地处理上面的示例（从节点 4 到节点 5 时）

它使用“缩进计数”作为递归的基础，所以如果缩进数 = 当前深度 + 1，我会更深一层。但这意味着当我读到缩进较少的一行时，我必须一次返回一个级别，每次都检查深度。

这就是我所拥有的

def _recurse_tree(node, parent, depth):
    tabs = 0
    
    while node:
        tabs = node.count("\t")
        if tabs == depth:
            print "%s: %s" %(parent.strip(), node.strip())
        elif tabs == depth + 1:
            node = _recurse_tree(node, prev, depth+1)
            tabs = node.count("\t")
            
            #check if we have to surface some more
            if tabs == depth:
                print "%s: %s" %(parent.strip(), node.strip())
            else:
                return node
        else:
            return node
        
        prev = node
        node = inFile.readline().rstrip()
        
inFile = open("test.txt")
root = inFile.readline().rstrip()
node = inFile.readline().rstrip()
_recurse_tree(node, root, 1)

现在我只是打印出节点以验证父节点对于每一行是否正确，但也许有更简洁的方法来做到这一点？尤其是当我从每个递归调用返回时 elif 块中的情况。

Answer 1

我根本不会对这样的事情使用递归（好吧，如果我用像 Scheme 这样的语言来编码，也许我会这样做，但这里是 Python）。递归非常适合遍历形状像树的数据，在这种情况下，与普通循环相比，它会大大简化您的设计。

但是，这里不是这种情况。您的数据确实代表一棵树，但它是按顺序格式化的，即它是一个简单的行序列。这样的数据最容易用一个简单的循环来处理，尽管如果你愿意的话，你可以通过将它分成三个不同的层来使设计更通用：顺序读取器（它将标签解析为深度级别的规范），树插入器（通过跟踪插入树中的最后一个节点，将节点插入到特定深度级别的树中）和树本身：

import re

# *** Tree representation ***
class Node(object):
    def __init__(self, title):
        self.title = title
        self.parent = None
        self.children = []

    def add(self, child):
        self.children.append(child)
        child.parent = self

# *** Node insertion logic ***
class Inserter(object):
    def __init__(self, node, depth = 0):
        self.node = node
        self.depth = depth

    def __call__(self, title, depth):
        newNode = Node(title)
        if (depth > self.depth):
            self.node.add(newNode)
            self.depth = depth
        elif (depth == self.depth):
            self.node.parent.add(newNode)
        else:
            parent = self.node.parent
            for i in xrange(0, self.depth - depth):
                parent = parent.parent
            parent.add(newNode)
            self.depth = depth

        self.node = newNode

# *** File iteration logic ***
with open(r'tree.txt', 'r') as f:    
    tree = Node(f.readline().rstrip('\n'))
    inserter = Inserter(tree)

    for line in f:
        line = line.rstrip('\n')
        # note there's a bug with your original tab parsing code:
        # it would count all tabs in the string, not just the ones
        # at the beginning
        tabs = re.match('\t*', line).group(0).count('\t')
        title = line[tabs:]
        inserter(title, tabs)

当我必须在将代码粘贴到此处之前对其进行测试时，我编写了一个非常简单的函数来将我读取的树漂亮地打印到内存中。对于这个函数，最自然的当然是使用递归，因为现在树确实是用树数据表示的：

def print_tree(node, depth = 0):
    print '%s%s' % ('  ' * depth, node.title)
    for child in node.children:
        print_tree(child, depth + 1)

print_tree(tree)

Answer 2

最大的问题是我认为导致问题丑陋的“前瞻”。可以稍微缩短：

def _recurse_tree(parent, depth, source):
    last_line = source.readline().rstrip()
    while last_line:
        tabs = last_line.count('\t')
        if tabs < depth:
            break
        node = last_line.strip()
        if tabs >= depth:
            if parent is not None:
                print "%s: %s" %(parent, node)
            last_line = _recurse_tree(node, tabs+1, source)
    return last_line

inFile = open("test.txt")
_recurse_tree(None, 0, inFile)

由于我们在谈论递归，所以我尽量避免使用任何全局变量（source 和 last_line）。让它们成为某个解析器对象的成员会更加pythonic。

Answer 3

如果你不坚持递归，这也可以：

from itertools import takewhile

is_tab = '\t'.__eq__

def build_tree(lines):
    lines = iter(lines)
    stack = []
    for line in lines:
        indent = len(list(takewhile(is_tab, line)))
        stack[indent:] = [line.lstrip()]
        print stack

source = '''ROOT
\tNode1
\t\tNode2
\t\t\tNode3
\t\t\t\tNode4
\tNode5
\tNode6'''

build_tree(source.split('\n'))

结果：

['ROOT']
['ROOT', 'Node1']
['ROOT', 'Node1', 'Node2']
['ROOT', 'Node1', 'Node2', 'Node3']
['ROOT', 'Node1', 'Node2', 'Node3', 'Node4']
['ROOT', 'Node5']
['ROOT', 'Node6']