一个简单的中国亲戚关系计算器 实现思路整理

每年的春节，都会有一些自己几乎没印象但父母就是很熟的亲戚，关系凌乱到你自己都说不清。
今年趁着春节在家没事情干，正好之前知道有中国亲戚关系计算器，想着自己实现一下，特此记录。

算法实现与介绍

由于本人能力有限，只完成了基本功能....

需求

• 计算亲戚关系链得出我应该怎么称呼的结果

  数据定义

1. 定义关系字符和修饰符

   【关系】f:父,m:母,h:夫,w:妻,s:子,d:女,xb:兄弟,ob:兄,lb:弟,xs:姐妹,os:姐,ls:妹
   
   【修饰符】 &o:年长,&l:年幼,#:隔断,[a|b]:并列

2. 关系对应数据集合、关系过滤数据集合（data.json 和 filter.json）

原来参考的作者的关系过滤数据集合json有点问题，改了一下

filter 数据集的用途：比如 m,h 是我的妈妈的丈夫就是爸爸，也就是 f。 filter 的作用是去重和简化，需要把 exp 用 str 进行替换

算法实现

需要解决的情况基本有以下三种：

我的爸爸 = 爸爸，

我的哥哥的弟弟 = 自己/弟弟/哥哥，

我的哥哥的老公 = ？

分析

三种结果：1.单结果 2.多结果 3.错误提示 ，那么我们的算法要兼容以上三种情况
下面我们来一步步实现。

算法主要函数一：transformTitleToKey

该函数主要负责将文字转换成关系符号

# 将文字转换成关系符号
def transformTitleToKey(text):
    result = text.replace("的", ",").replace("我", "").replace("爸爸", "f").replace("父亲", "f").replace("妈妈","m").replace("母亲", "m").replace("爷爷","f,f").replace("奶奶", "f,m").replace("外公", "m,f").replace("姥爷", "m,f").replace("外婆", "m,m").replace("姥姥", "m,m").replace("老公","h").replace("丈夫", "h").replace("老婆", "w").replace("妻子", "h").replace("儿子", "s").replace("女儿", "d").replace("兄弟", "xd").replace("哥哥", "ob").replace("弟弟","lb").replace("姐妹","xs").replace("姐姐", "os").replace("妹妹", "ls").strip(",")
    return result

这里简化了原参考作者的写法，更 简单（不是） 符合计算器设定

算法主要函数二：FilteHelper

该函数主要负责去重和简化

# 去重和简化
def FilteHelper(text):
    result = text
    filterName = '/filter.json'  # filter.json文件路径
    if not os.path.isfile(filterName):
        return "filterName文件不存在"
    with open(filterName, "r") as f:
        obj = list(ijson.items(f, 'filter'))
    for i in range(len(obj[0])):
        users = obj[0][i]['exp']
        if users == result:
            return obj[0][i]['str']
        elif re.match(obj[0][i]['exp'], result):  # 符合正则
            result1 = re.findall(obj[0][i]['exp'], result)  # 返回string中所有与pattern匹配的全部字符串,返回形式为数组
            print(result1)
            a = 0
            result2 = ""
            if len(result1)>1:
                try:
                    for i in len(result1):
                        result = result.replace("$" + str(a + 1), result1[a])
                        a = a + 1
                    if result.find("#") != -1:
                        result_l = result
                        resultList = list(set(result_l.split("#")))  # # 是隔断符，所以分割文本
                        for key in resultList:
                            result = FilteHelper(key.strip(","))
                            if (result.find("#") == -1):  # 当关系符号不含#时加入最终结果中
                                result2 = result2 + result
                        return result2
                    else:
                        return text
                except Exception as e:
                    return text
            else:
                return str(result1).replace("[\'", "").replace("\']", "")
        elif re.match(obj[0][i]['exp'], strInsert(result, 0, ',')):  # 符合正则
            result1 = re.findall(obj[0][i]['exp'], strInsert(result, 0, ','))  # 返回string中所有与pattern匹配的全部字符串,返回形式为数组
            a = 0
            result2 = ""
            if len(result1)>1:
                try:
                    for i in len(result1):
                        result = result.replace("$" + str(a + 1), result1[a])
                        a = a + 1
                    if result.find("#") != -1:
                        result_l = result
                        resultList = list(set(result_l.split("#")))  # # 是隔断符，所以分割文本
                        for key in resultList:
                            result = FilteHelper(key.strip(","))
                            if (result.find("#") == -1):  # 当关系符号不含#时加入最终结果中
                                result2 = result2 + result
                        return result2
                    else:
                        return text
                except Exception as e:
                    return text
            else:
                return str(result1).replace("[\'", "").replace("\']", "")
    return text

这里原参考作者解释的有点乱，我就以我个人见解参考着写了出来...能跑....有错欢迎指出
个人测试单结果，多结果都能实现，建议多结果实现参考输出和代码详细理解

算法主要函数三：dataValueByKeys

该函数主要负责从数据源中查找对应 key 的结果

# 从数据源中查找对应 key 的结果
def dataValueByKeys(data_text):
    if(isChinese(data_text)):  # 判断是否含有中文，含有的是特殊回复
        return data_text
    dataName = '/data.json'  # data.json文件路径
    if not os.path.isfile(dataName):
        return "data文件不存在"
    fo = open(dataName, 'r', encoding='utf-8')
    ID_Data = demjson.decode(fo.read())
    fo.close()
    try:
        if ID_Data[data_text]:
            cityID = ID_Data[data_text]
            text = ""
            for key in cityID:
                text = text + key + '\\'
            return text.strip("\\")
        else:
            return "未找到"
    except Exception as e:
        result = ""
        resultList = FilteHelper(strInsert(data_text, 0, ',')).split(",")
        for key in resultList:
            result = result + dataValueByKeys(key)
        return result

输出与效果

基本达到效果

一些细节与已知问题

首先，是性别：如果‘我’是女性，那么‘我的父亲的儿子’可以为[‘哥哥’，‘弟弟’]，而不可以包含‘我’。（上述代码没实现）
另外，关于夫妻关系：在正常情况下，男性称谓只可以有‘妻子’，女性称谓只可以有‘丈夫’。（上述代码已实现）
第三，多种可能：‘我的父亲的儿子’ 可以是[‘我’，‘哥哥’，‘弟弟’]，再若是再往后计算，如‘我的父亲的儿子的儿子’ ，需要同时考虑‘我的儿子’，‘哥哥的儿子’，‘弟弟的儿子’这三种可能。（上述代码已实现）
已知问题：某些涉及自己的多重可能还存在莫名BUG

源码

欢迎Star━(｀∀´)ノ亻!
（最新效果和更新修复BUG都是先在github公布，效果以github为准）
github

参考

站在巨人的肩膀上

hinese kinship system.中国亲戚关系计算器 - 家庭称谓/称呼计算/亲戚关系算法

算法主要参考了这个亲戚关系计算器