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```python from collections import defaultdict from pprint import pprint tree = lambda: defaultdict(tree) # arbre = dictionnaire contenant un arbre example = tree() # création de l'arbre example["A"]["A.1"] example["A"]["A.2"]["A.2.1"] example["B"]["B.1"] def tree_to_dicts(tree): # transformer en vrai dictionnaire return {key: tree_to_dicts(tree[key]) for key in tree} pprint(tree_to_dicts(example)) def add_path(tree, path): for node in path: tree = tree[node] add_path(example, ["B", "B.2", "B.2.1"]) add_path(example, "B>B.2>B.2.2".split(">")) pprint(tree_to_dicts(example)) ``` |
up::python tips link::https://gist.github.com/hrldcpr/2012250 author::harold cooper title::"definir des arbre avec les defaultdicts du module python module collections"
#informatique/python
Permet de définir la structure d'arbre de manière simple, grace aux defaultdicts
(module collections)
Définition
from collections import defaultdict
# un arbre est un dictionnaire contenant d'autres arbres
tree = lambda: defaultdict(tree)
# on peut aussi utiliser :
# def tree():
# return defaultdict(tree)
Créer
Avec assignation
- les feuilles sont des valeurs (pas des dictionnaires vides)
- [!] ne fonctionne pas avec toutes les fonctions listées ensuite
users = tree()
users['harold']['username'] = 'hrldcpr'
users['handler']['username'] = 'matthandlersux'
Sans assignation
- les feuilles sont des dictionnaires vides (avec clef mais pas valeur)
- [p] plus proche du modèle habituel pour les arbre : les feuilles ont
null
comme enfant
taxonomy = tree()
taxonomy['Animalia']['Chordata']['Mammalia']['Carnivora']['Felidae']['Felis']['cat']
taxonomy['Animalia']['Chordata']['Mammalia']['Carnivora']['Felidae']['Panthera']['lion']
taxonomy['Animalia']['Chordata']['Mammalia']['Carnivora']['Canidae']['Canis']['dog']
taxonomy['Animalia']['Chordata']['Mammalia']['Carnivora']['Canidae']['Canis']['coyote']
taxonomy['Plantae']['Solanales']['Solanaceae']['Solanum']['tomato']
taxonomy['Plantae']['Solanales']['Solanaceae']['Solanum']['potato']
taxonomy['Plantae']['Solanales']['Convolvulaceae']['Ipomoea']['sweet potato']
Afficher
Il faut d'abord transformer les arbres en vrais dictionnaires
def tree_to_dict(tree):
# on transforme récursivement chaque branche de l'arbre en clef du dictionnaire
# le cas de base est automatique : quand le dictionnaire est vide
return {k: tree_to_dict(tree[k]) for k in tree}
Ensuite, on peut simplement utiliser prettyprint :
from pprint import pprint
pprint(tree_to_dict(taxonomy))
{'Animalia': {'Chordata': {'Mammalia': {'Carnivora': {'Canidae': {'Canis': {'coyote': {},
'dog': {}}},
'Felidae': {'Felis': {'cat': {}},
'Panthera': {'lion': {}}}}}}},
'Plantae': {'Solanales': {'Convolvulaceae': {'Ipomoea': {'sweet potato': {}}},
'Solanaceae': {'Solanum': {'potato': {},
'tomato': {}}}}}}
Modifier
Ajouter un chemin
- on ajoute tout un chemin du graphe d'un seul coup
def add_path(tree, path):
for node in path:
# for each node, you change the current subtree
# since you modify an object contained in the original tree, the whole tree is modified
tree = tree[path]
add_path(taxonomy,
'Animalia>Chordata>Mammalia>Cetacea>Balaenopteridae>Balaenoptera>blue whale'.split('>'))
# On peut aussi ajouter directement dans un sous-arbre
add_path(taxonomy['Animalia']['Chordata']['Mammalia'],
"Cetacea>Balaenopteridae>Balaenoptera>blue whale".split('>'))