使用 Treelib (Python) 遍历树数据结构

Question

我通过 Node 类创建了一些节点，并使用 Treelib 将它们添加到树中。

class Node(object):
    def __init__(self, id, label, parent, type):
        self.id = id
        self.label = label
        self.parent = parent
        self.type = type

node = Node(id, label, parent, type)

if id == 'root':
   tree.create_node(tag=id, identifier=id, data=node)
else:
   tree.create_node(tag=id, identifier=id, parent=parent, data=node)

通过调用 tree.show() 我对树有了一个很好的了解。 现在我想遍历树并获取之前定义的每个节点的数据。 （不只是 tree.show(data_property="") 的单个属性）

您对如何处理定义的数据有任何想法吗？

我的最终目标是像决策树一样计算树结构，到目前为止我还没有找到使用 Treelib 的好方法。

Answer 1

先说几句：

• 我会为类 Node 使用不同的名称； TreeLib 也定义了一个 Node 类。
• 当您使用 TreeLib 时，应该不需要在您自己的类实例中维护父引用。这是 TreeLib 已经为您管理的东西。

您可以使用all_nodes_itr 方法迭代节点，这将在每次迭代中为您提供一个TreeLib Node 实例。然后，您可以访问 TreeLib 属性，例如 identifier 或 parent。对于您自己的属性，访问data 属性，然后访问您要查看的属性（如label）

这是一个简化的脚本：

class MyNode(object):
    def __init__(self, id, label):
        self.id = id
        self.label = label


from treelib import Tree
tree = Tree()

def add_node(id, label, parent=None):
    node = MyNode(id, label)
    tree.create_node(tag=id, identifier=id, data=node, parent=parent)

add_node("world", "World")
add_node("north-america", "North America", "world")
add_node("europe", "Europe", "world")

for node in  tree.all_nodes_itr():
    print(node.identifier, node.data.label)