Python中简化JSON条目：清理xmltodict转换XML得到的冗余JSON结构

你可以直接通过递归函数批量处理整个解析后的字典结构，比单独提取feat列表写入更高效，适配任意层级的嵌套结构，代码实现如下：

def transform_struct(node):
    # 处理列表类型
    if isinstance(node, list):
        return [transform_struct(item) for item in node]
    # 处理字典类型
    if isinstance(node, dict):
        res = {}
        for k, v in node.items():
            if k == 'feat':
                # 处理feat为数组的情况（根节点下的feat数组）
                if isinstance(v, list):
                    for item in v:
                        res[item['att']] = item['val']
                # 处理feat为单个对象的情况（如Lemma下的feat）
                else:
                    res[v['att']] = v['val']
            else:
                # 其余字段递归处理后保留
                res[k] = transform_struct(v)
        return res
    # 基础类型直接返回
    return node

# 使用示例
import json
# 读取xmltodict解析得到的原始JSON数据
with open('原始解析结果文件路径.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
    raw_data = json.load(f)
processed_data = transform_struct(raw_data)
# 输出处理后的结果
with open('清理后结果文件路径.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
    json.dump(processed_data, f, ensure_ascii=False, indent=2)

该实现的优势：

• 自动适配所有层级的feat结构，不管是数组形式还是单个对象形式都能正确转换
• 无需手动遍历提取字段，后续结构发生小范围变化时也不需要大幅修改代码
• 处理超大型文件时可以结合流式读写逻辑，进一步降低内存占用

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ma1Maus