xmind文件数据解析重构成mindmap可识别数据-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了xmind文件数据解析重构成mindmap可识别数据。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

【需求背景】

测试平台开发中，需要引入前端mindmap模块，进行在线xmind实时解析并前端展示

【卡点难点】

选取什么库进行xmind解析
如何转换成mindmap可以识别的数据

【xmind解析】

直接选用官方xmind-sdk-python，发现已经2018后停止维护了，解析最新版本报无法识别错误，弃用
直接去github上查最新维护的库，发现xmindparser库还可以使用，且方法简便易于上手，以下是内置api
is_xmind_zen #是否为xmind文件
xmind_to_dict #解析xmind成为字典
xmind_to_json #解析xmind成为json
xmind_to_xml #解析xmind成为xml
xmind_to_file #解析xmind成为json或xml,其余报错

点击查看代码

import xmindparser
path = r"xxx.xmind"
print(xmindparser.is_xmind_zen(path)) #判断是否xmind文件
print(xmindparser.xmind_to_dict(path)) #解析成字典
print(xmindparser.xmind_to_json(path)) #解析成json
print(xmindparser.xmind_to_xml(path)) #解析成xml
print(xmindparser.xmind_to_file(path,'json')) #解析成json

【转换mindmap数据】

通过查询mindmap的文档，数据与xmind文档解析出来的不一致
xmind解析数据结构如下：

点击查看代码

[
    {
        "title": "画布 1",
        "topic": {
            "title": "主题",
            "topics": [
                {
                    "title": "子题主",
                    "topics": [
                        {
                            "title": "孙主题",
                            "topics": [
                                {
                                    "title": "孙孙主题",
                                    "topics": [
                                        {
                                            "title": "叶子节点"
                                        }
                                    ]
                                }
                            ]
                        }
                    ]
                }
            ]
        },
        "structure": "org.xmind.ui.logic.right"
    }
]

而mindmap数据结构如下：

点击查看代码

[
    {
        "name": "主题",
        "children": [
            {
                "name": "子题主",
                "children": [
                    {
                        "name": "孙主题",
                        "children": [
                            {
                                "name": "孙孙主题",
                                "children": [
                                    {
                                        "name": "叶子节点",
                                    }
                                ],
                            }
                        ],
                    }
                ],
            }
        ],
    }
]

【算法思路】

通过观察可知，两者只是key不同，需要title换成name，topics换成children即可

【方案一】
直接暴力replace替换

点击查看代码

data = xmindparser.xmind_to_dict(file)
res = [eval(str(data).replace('title','name').replace('topics','children'))[0]['topic']]
print(res)

【方案二】
由于层级不确定，使用递归更加优雅高级

点击查看代码

data = xmindparser.xmind_to_dict(path)
def recursion(data):
	# 不存在topics则是叶子节点直接返回
	if not data.get('topics',None):
		return {'name':data['title']}
	return {'name':data['title'],'children':[recursion(topic) for topic in data['topics']]}
res = [{'name':i['title'],'children':[recursion(i['topic'])]} for i in data]
print(res)

【总结】
这里利用递归方法解决了一个数据结构重构的算法，最终效果如图。
xmind文件数据解析重构成mindmap可识别数据
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