cours/python tree with defaultdicts.md

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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 structure de données.arbre avec les defaultdicts du module python module collections"

#informatique/python

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Permet de définir la structure d'structure de données.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 structure de données.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('>'))