"""诊断侧树读取适配:把嵌套 tree.json 展平成诊断消费的扁平 nodes dict。 诊断编排(core/evolution/diagnose.py)期望 tree_data 形如 {"nodes": {node_id: {card, level, time_range}}},但 TRM5 建树产物 store/videos//tree.json 是嵌套 {"metadata","roots":[...]}。本模块递归展平, 接通 TRM4→TRM5 迁移时断掉的 ground_truth 加载环。 不走 TreeIndex 对象层:仅 L1Node 有 to_dict(app/tree/index.py:260),L2/L3 为其内部闭包, 且 to_dict 输出无 level、L3 用 timestamp 无 time_range。直接遍历 json 更省且零改建树模块。 """ from __future__ import annotations import json from typing import TYPE_CHECKING, Any if TYPE_CHECKING: from pathlib import Path def load_tree_nodes(store_dir: Path, video_id: str) -> dict[str, Any]: """加载单视频 tree.json 并展平成扁平 nodes dict。 参数: store_dir: store 根目录(含 videos//tree.json)。 video_id: 视频标识。 返回: {"nodes": {node_id: {"card": dict, "level": int, "time_range": list}}}。 异常: FileNotFoundError: tree.json 不存在(沿用 factory.py fail-loud 先例)。 ValueError: 树无有效 roots、节点缺 id、或展平后 nodes 为空。 关键实现: level 由遍历深度赋值(root=1/child=2/孙=3),不解析 node_id——node_id 累积式 (..._L1_..._L2_..._L3_)用正则首匹配会把 L2/L3 误判成 1。 L3 无 time_range,用 timestamp 合成 [t, t]。 """ tree_path = store_dir / "videos" / video_id / "tree.json" if not tree_path.exists(): raise FileNotFoundError(f"树索引文件不存在: {tree_path}(诊断需真实树,P5 fail loud)") tree = json.loads(tree_path.read_text(encoding="utf-8")) roots = tree.get("roots") if not isinstance(roots, list) or not roots: raise ValueError(f"树无有效 roots: {tree_path}") nodes: dict[str, Any] = {} def _walk(node: dict[str, Any], level: int) -> None: node_id = node.get("id") if not isinstance(node_id, str) or not node_id: raise ValueError(f"节点缺 id: {tree_path}") time_range = node.get("time_range") if time_range is None: ts = node.get("timestamp") time_range = [ts, ts] if ts is not None else [0, 0] nodes[node_id] = { "card": node.get("card", {}), "level": level, "time_range": time_range, } for child in node.get("children", []) or []: _walk(child, level + 1) for root in roots: _walk(root, 1) if not nodes: raise ValueError(f"展平后 nodes 为空: {tree_path}") return {"nodes": nodes} def load_tree_data_for_videos(store_dir: Path, video_ids: list[str]) -> dict[str, Any]: """按一组 video_id 去重加载展平树,供诊断按 video 注入。 参数: store_dir: store 根目录。 video_ids: 视频标识列表(可含重复,内部按首次出现顺序去重)。 返回: {video_id: {"nodes": {...}}}。 异常: 同 load_tree_nodes(任一视频树缺失/无效即 fail-loud)。 """ return {vid: load_tree_nodes(store_dir, vid) for vid in dict.fromkeys(video_ids)}