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