Pythonでネストしたリストをツリー構造の辞書（dict）に変換する方法

Pythonでは、ネストされたリスト（リストの中にリストが入ったデータ）を、木構造（ツリー構造）として扱える辞書に変換したいケースがあります。例えば、階層的なカテゴリやパス情報を表現する際に便利です。

本記事では、ネストしたリストをツリー状の辞書へ変換するための2つのアプローチを、具体的なコード例とともに解説します。

方法1：スライスを使った変換

まず紹介するのは、スライスを活用するシンプルな方法です。各サブリストの要素を [::-1] によるスライスで逆順に走査し、キーがまだ存在しない場合は空の辞書を作成して追加していきます。これにより、リストの末尾から順に親子関係が組み立てられ、最終的にツリー構造が完成します。

コード例

def CreateTree(lst):
    new_tree = {}
    for list_item in lst:
        currTree = new_tree

        # 要素を逆順にたどりながら辞書を入れ子にしていく
        for key in list_item[::-1]:
            if key not in currTree:
                currTree[key] = {}
            currTree = currTree[key]
    return new_tree

# 変換対象のリスト
listA = [['X'], ['Y', 'X'], ['Z', 'X'], ['P', 'Z', 'X']]
print(CreateTree(listA))

実行結果

{'X': {'Y': {}, 'Z': {'P': {}}}}

この出力を見ると、'X' を頂点とし、その下に 'Y' と 'Z' がぶら下がり、さらに 'Z' の下に 'P' が配置されたツリー構造ができあがっていることがわかります。

方法2：reduce と getitem を使った変換

次に、標準ライブラリの functools モジュールと operator モジュールを利用する方法です。reduce と getitem を組み合わせることで、「指定したパス上の要素を取得する関数」と「指定した位置に新しい辞書を設定する関数」の2つを定義できます。

こちらも同様にスライスでリストの要素を逆順にしてから、作成した2つの関数を適用することで、ツリー構造を持つ辞書を生成します。

コード例

from functools import reduce
from operator import getitem

def getTree(tree, mappings):
    # 指定されたパスをたどってノードを取得する
    return reduce(getitem, mappings, tree)

def setTree(tree, mappings):
    # パスの末端に空の辞書を設定する
    getTree(tree, mappings[:-1])[mappings[-1]] = dict()

# 変換対象のリスト
lst = [['X'], ['Y', 'X'], ['Z', 'X'], ['P', 'Z', 'X']]
tree = {}
for i in lst:
    setTree(tree, i[::-1])
print(tree)

実行結果

{'X': {'Y': {}, 'Z': {'P': {}}}}

方法1とまったく同じ結果が得られました。このアプローチは、パス操作のロジックが関数として分離されているため、コードの再利用性や可読性を重視したい場合に特に有効です。

まとめ

ネストしたリストをツリー構造の辞書に変換するには、次の2つの方法があります。

• スライスを使う方法： シンプルで直感的。小規模な処理や学習用途に向いています。
• reduce と getitem を使う方法： 処理を関数化できるため、大規模なコードベースや再利用を前提とした実装に向いています。

どちらの方法でも同じ結果が得られるので、プロジェクトの規模やコーディングスタイルに応じて使い分けるとよいでしょう。