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xtodict详解

def xtodict(xdata, escape=False, alt_list=False):
mkey = xdata[‘title’]
res = {mkey: {}}
res_var = {}

def xtodict(xdata, escape=False, alt_list=False):
    mkey = xdata['title']
    res = {mkey: {}}
    res_var = {}

    def xupdate(key, data_x, result: dict):
        if 'topics' in data_x:
            for i in data_x['topics']:
                if 'makers' in i:
                    if 'flag-gray' in i['makers'] or 'flag-dark-gray' in i['makers']:
                        continue                     # 忽略灰色/暗灰色节点
                if 'topics' in i:                  # 有子节点
                    if not alt_list:
                        result[key].update({i['title']: {}})
                        xupdate(i['title'], i, result[key])
                    else:                          # alt_list=True 时子节点当成列表
                        result[key].update({i['title']: []})
                        if 'topics' in i:
                            for ii in i['topics']:
                                result[key][i['title']].append(ii['title'])
                else:                              # 叶子节点
                    if escape:                     # escape=True 时只记录 {父节点: 值}
                        res_var.update({key: i['title']})
                        continue
                    result.update({key: i['title']})
    xupdate(mkey, xdata, res)
    if escape:
        return res_var
    return res

1. 传入的 xdata 是 xmindparser 解析后的字典，xdata['title'] 为当前节点标题。
2. 函数初始化两个字典：res 保存最终的嵌套结构；res_var 用于 escape=True 时专门收集叶子节点信息。
3. 内部定义递归函数 xupdate，逐层遍历 topics（子节点）：
   • 遇到带 flag-gray 或 flag-dark-gray 标记的节点会被跳过。
   • 对于有子节点的情况：
     • alt_list=False（默认）时，创建嵌套字典 {子节点标题: {}} 并继续递归。
     • alt_list=True 时，子节点保存为列表形式 {子节点标题: [孙节点标题1, ...]}，常用于处理 “端口映射” 等一对多配置。
   • 对于叶子节点：
     • escape=True 时返回 {父节点标题: 叶子标题} 的映射，常用于获取 VARS 中的变量值。
     • 否则直接记录 {父节点标题: 叶子标题} 到结果字典。
4. 递归遍历完成后，根据 escape 参数返回 res_var 或 res。

函数返回值因此可能是层层嵌套的字典，也可能是简化的 {key: value} 映射，取决于 escape 和 alt_list 参数。

xtodict_li详解

def xtodict_li(xdata, wlist=False):
    res = []
    def xupdate(key, data_x, result: list or dict):
        if 'topics' in data_x:
            idx = 0
            for i in data_x['topics']:
                if 'makers' in i:
                    if 'flag-gray' in i['makers'] or 'flag-dark-gray' in i['makers']:
                        continue
                    if wlist and 'task-done' not in i['makers']:
                        continue                    # 仅保留 task-done 的节点
                elif wlist:
                    continue
                if 'topics' in i:                   # 有子节点
                    if isinstance(result, list):
                        result.append({i['title']: []})
                        xupdate(i['title'], i, result[idx])
                        idx += 1
                    elif isinstance(result, dict):
                        result.update({i['title']: []})
                        xupdate(i['title'], i, result[key])
                else:                               # 叶子节点
                    if key is not None:
                        result[key].append(i['title'])
                    else:
                        result.append(i['title'])
    xupdate(None, xdata, res)
    return res

1. res 初始化为空列表；与 xtodict 不同，它最终生成以列表为主体的结构。

2. xupdate 同样递归遍历 topics：

   • 对节点的灰色标记进行过滤。
   • wlist=True 时，只保留带有 task-done 标签的节点，否则略过。

3. 根据当前 result 的类型处理：

   • 如果 result 是列表，在其中加入 {节点标题: []} 字典，并递归填充其子节点（保持顺序），随后 idx += 1。
   • 如果 result 是字典，更新 {节点标题: []} 并递归处理。
   • 对叶子节点，则将标题追加进当前列表。

4. 顶层调用 xupdate(None, xdata, res)，最终得到的 res 可能形如：

   [{'场景A': ['用例1', '用例2']}, {'场景B': ['用例3']}]

   其中顺序与 XMind 中的节点顺序一致。

该函数主要在解析 “场景” 或 “标签” 配置等需要保留顺序的地方使用，wlist=True 则仅统计已完成的（打勾的）条目。