使用to_tree()方法将数据库表关系转换为树状结构

假设我们有一个关系型数据库，其中包含两个表格，一个是用户表格(User)，另一个是订单表格(Order)。用户表格包含用户的基本信息，订单表格包含用户的订单信息。每个用户可以拥有多个订单。

User表格的字段如下：

- id：用户的唯一标识符

- name：用户的姓名

Order表格的字段如下：

- id：订单的唯一标识符

- user_id：订单所属用户的唯一标识符

- product_name：订单所购买的产品名称

现在，我们想将这两个表格的关系转换为树状结构，以便更好地理解用户和订单之间的关系。

首先，我们需要定义一个Node类，用来表示树的节点。

class Node:
    def __init__(self, name):
        self.name = name
        self.children = []

然后，我们可以编写to_tree()函数来将数据库表关系转换为树状结构。

def to_tree(users, orders):
    user_dict = {}  # 用字典存储用户信息
    order_dict = {}  # 用字典存储订单信息

    # 构建用户字典，键为用户ID，值为Node对象
    for user in users:
        user_dict[user.id] = Node(user.name)

    # 遍历订单表格，将订单节点添加到对应用户节点的children列表中
    for order in orders:
        user_id = order.user_id
        product_name = order.product_name

        if user_id in user_dict:
            user_dict[user_id].children.append(Node(product_name))
        else:
            print(f"User with ID {user_id} does not exist.")

    # 返回根节点列表
    return list(user_dict.values())

使用例子：

class User:
    def __init__(self, id, name):
        self.id = id
        self.name = name

class Order:
    def __init__(self, id, user_id, product_name):
        self.id = id
        self.user_id = user_id
        self.product_name = product_name

# 创建用户对象
user1 = User(1, "John")
user2 = User(2, "Jane")

# 创建订单对象
order1 = Order(1, 1, "Product 1")
order2 = Order(2, 1, "Product 2")
order3 = Order(3, 2, "Product 3")

# 构建用户列表和订单列表
users = [user1, user2]
orders = [order1, order2, order3]

# 转换为树状结构
tree = to_tree(users, orders)

# 输出树状结构
for node in tree:
    print(node.name)
    for child in node.children:
        print(f"|-- {child.name}")

上述代码中，我们首先创建了两个用户对象和三个订单对象，并将它们存储在用户列表(users)和订单列表(orders)中。然后，我们调用to_tree()方法将用户和订单的关系转换为树状结构，并将返回的树结构赋值给变量tree。最后，我们通过遍历树状结构，输出每个节点的名称和该节点的子节点名称。

输出结果如下：

John
|-- Product 1
|-- Product 2
Jane
|-- Product 3

从输出结果中，我们可以看到John用户拥有两个订单（Product 1和Product 2），Jane用户拥有一个订单（Product 3）。这样的树状结构更直观地展示了用户和订单之间的关系。