Рекурсивный обход дерева категорий в Python

Я новичок в Python и знаю, что есть гораздо лучший способ структурировать рекурсивный запрос. Был бы признателен, если бы кто-то более продвинутый взглянул на то, как лучше всего упростить приведенный ниже код.

Я просмотрел похожие примеры на StackOverflow, но ни у одного из них не было той структуры данных, которую я пытаюсь пройти.

Образец данных:

[
    {'categoryId': 100, 'parentId': 0,   'catName': 'Animals & Pet Supplies'},
    {'categoryId': 103, 'parentId': 100, 'catName': 'Pet Supplies'},
    {'categoryId': 106, 'parentId': 103, 'catName': 'Bird Supplies'},
    {'categoryId': 500, 'parentId': 0,   'catName': 'Apparel & Accessories'},
    {'categoryId': 533, 'parentId': 500, 'catName': 'Clothing'},
    {'categoryId': 535, 'parentId': 533, 'catName': 'Activewear'}
]

Код Python:

def returnChildren(categoryId):
    cats  = dict()
    results = categories.find( { "parentId" : categoryId } )
    for x in results:
        cats[x['categoryId']] = x['catName']

    return cats

children = returnChildren(cat_id)

#build list of children for this node
for x in children:
    print (x, "-", children[x])
    results = returnChildren(x)
    if (len(results) > 0):
        for y in sorted(results.keys()):
            print(y, "--", results[y])
            sub_results = returnChildren(y)
            if (len(sub_results) > 0):
            for z in sorted(sub_results.keys()):
                print(z, "----", sub_results[z])
                sub_sub_results = returnChildren(z)
                if (len(sub_sub_results) > 0):
                    for a in sorted(sub_sub_results.keys()):
                        print(a, "------", sub_sub_results[a])

Этот код сгенерирует дерево, подобное приведенному ниже:

100 Animals & Pet Supplies
103 - Pet Supplies
106 -- Bird Supplies
500 Apparel & Accessories
533 - Clothing
535 -- Activewear
Почему в Python есть оператор "pass"?
Почему в Python есть оператор "pass"?
Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...
Основы Python Часть I
Основы Python Часть I
Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.
3
0
372
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Вы можете использовать рекурсивную функцию для обхода дерева.

Кроме того, вероятно, стоит предварительно рассчитать дерево происхождения (это может быть полезно и для других целей).

Я завернул все в класс здесь — это должно быть довольно просто следовать.

(EDIT: вместо функции обратного вызова в более ранней версии я изменил вещи, чтобы вместо этого использовать генератор, чтобы быть более Pythonic.)

from collections import defaultdict


class NodeTree:
    def __init__(self, nodes):
        self.nodes = nodes
        self.nodes_by_parent = defaultdict(list)

        for node in self.nodes:
            self.nodes_by_parent[node["parentId"]].append(node)

    def visit_node(self, node, level=0, parent=None):
        yield (level, node, parent)
        for child in self.nodes_by_parent.get(node["categoryId"], ()):
            yield from self.visit_node(child, level=level + 1, parent=node)

    def walk_tree(self):
        """
        Walk the tree starting from the root, returning 3-tuples (level, node, parent).
        """
        for node in self.root_nodes:
            yield from self.visit_node(node)

    @property
    def root_nodes(self):
        return self.nodes_by_parent.get(0, ())


nodes = [
    {"categoryId": 100, "parentId": 0, "catName": "Animals & Pet Supplies"},
    {"categoryId": 103, "parentId": 100, "catName": "Pet Supplies"},
    {"categoryId": 106, "parentId": 103, "catName": "Bird Supplies"},
    {"categoryId": 500, "parentId": 0, "catName": "Apparel & Accessories"},
    {"categoryId": 533, "parentId": 500, "catName": "Clothing"},
    {"categoryId": 535, "parentId": 533, "catName": "Activewear"},
]

tree = NodeTree(nodes)

for level, node, parent in tree.walk_tree():
    print(node["categoryId"], "-" * level, node["catName"])

Этот код печатает почти как ваш оригинал,

100  Animals & Pet Supplies
103 - Pet Supplies
106 -- Bird Supplies
500  Apparel & Accessories
533 - Clothing
535 -- Activewear

Другие вопросы по теме