本教程旨在指导如何将非结构化的机器故障与解决方案文本数据，高效地解析并组织成Python中的嵌套字典。核心方法是首先优化原始文本文件的结构，将每个机器-故障-解决方案组独立化，然后利用Python的文件读取和字符串分割技术，将数据准确映射到期望的字典结构中，从而实现数据的结构化存储与便捷访问。

原始数据结构与解析挑战

在处理日志文件或非结构化文本数据时，我们经常面临将其转换为易于程序处理的结构化格式的需求。以机器故障和解决方案的文本文件为例，原始数据可能呈现如下模式：

Balancim de corte hidráulico (a) ponte Defect 01 – Máquina não liga Botão de emergência acionado Problema no pedal Defeito 02 – O martelo não vai para os lados Botão de emergência acionado ...

在这种结构中，一个机器标题下可能紧跟着多个缺陷及其对应的解决方案。这种连续的结构对解析带来了挑战：

1. 缺陷与解决方案的边界模糊： 难以准确判断一个缺陷的解决方案何时结束，下一个缺陷何时开始。
2. 机器标题的重复性缺失： 当同一台机器有多个缺陷时，机器标题只出现一次，使得在解析过程中需要维护复杂的状态或回溯逻辑来关联后续缺陷。
3. 解析逻辑复杂： 纯粹依赖行号或简单的字符串匹配来区分机器、缺陷和解决方案，容易出错且代码维护性差。

优化数据结构：简化解析流程

为了克服上述挑战，一种高效且健壮的方法是对原始文本文件进行预处理，使其结构更加规整。核心思想是将每个“机器标题-缺陷-解决方案”作为一个独立的逻辑块，并在块之间使用空行（nn）进行分隔。这意味着，即使是同一台机器的第二个缺陷，也应重复机器标题。

这种结构优化带来了显著优势：

• 清晰的逻辑单元： 每个由空行分隔的块都代表一个完整的“机器-缺陷-解决方案”单元。
• 简化解析逻辑： Python可以通过简单的 split(‘nn’) 操作将文件内容分割成独立的逻辑块，每个块内部再通过 split(‘n’) 轻松提取所需信息。
• 提高健壮性： 减少了对复杂上下文判断的依赖，降低了错误率。

修改后的数据文件示例

经过优化后的文本文件结构应类似于以下示例：

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Balancim de hidraulico (a) ponte Defeito 01 - Maquina nao liga Botao de emergencia acionado  Balancim de hidraulico (a) ponte Defeito 02 - O martelo nao vai para os lados Botao de emergencia acionado  Balancim de Corte hidraulico Braco (Tecnomaq) Defeito 01 - O martelo sobe e desce lento Filtro de óleo entupido  Balancim de Corte hidraulico Braco (Tecnomaq) Defeito 02 - O martelo sobe todo e aumenta o ruido do balancim Operador regulou muito alto o martelo

Python 实现：解析优化后的数据

一旦数据文件被优化为上述结构，使用Python进行解析就变得非常直接。我们将读取文件内容，首先按空行分割成各个逻辑块，然后对每个块内部进行处理，提取机器名称、缺陷描述和解决方案列表，最终构建一个嵌套字典。

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import json # 用于美观地打印最终字典，非核心解析逻辑  # 假设文件名为 'manual.txt' 且已按照优化后的格式存储 file_path = 'manual.txt'  # 核心解析代码 def parse_machine_manual(file_path):     """     解析优化后的机器故障手册文件，并将其转换为嵌套字典。      Args:         file_path (str): 机器故障手册文件的路径。      Returns:         dict: 结构化的嵌套字典，格式为                {'机器名称': {'缺陷描述': ['解决方案1', '解决方案2', ...]}}     """     maqs_problem_solution = {}      try:         with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as manual:             manual_tpm = manual.read()          # 1. 按空行('nn')分割，获取每个“机器-缺陷-解决方案”的逻辑块         # 使用列表推导式过滤掉可能的空字符串块，并对每个块进行预处理         # strip() 用于去除块两端的空白字符，包括换行符         maqs_defeito_blocks = [             block.strip().split('n')             for block in manual_tpm.split('nn')             if block.strip() # 确保块不是完全空的         ]          for block_lines in maqs_defeito_blocks:             # 确保每个块至少包含机器名和缺陷描述             if len(block_lines) >= 2:                 machine_name = block_lines[0].strip()                 defect_description = block_lines[1].strip()                 # 提取解决方案，并过滤掉空行                 solutions = [sol.strip() for sol in block_lines[2:] if sol.strip()]                  # 初始化机器字典，如果机器名尚未存在                 if machine_name not in maqs_problem_solution:                     maqs_problem_solution[machine_name] = {}                  # 将缺陷和解决方案添加到对应的机器下                 maqs_problem_solution[machine_name][defect_description] = solutions             else:                 print(f"警告: 发现一个不完整的块，已跳过: {block_lines}")      except FileNotFoundError:         print(f"错误: 文件 '{file_path}' 未找到。")     except Exception as e:         print(f"解析文件时发生错误: {e}")      return maqs_problem_solution  # 调用函数进行解析 parsed_data = parse_machine_manual(file_path)  # 打印结果进行验证 (使用json模块美观打印) print(json.dumps(parsed_data, indent=4, ensure_ascii=False)) 

代码解析与说明

1. 文件读取与编码：

   • with open(file_path, ‘r’, encoding=’utf-8′) as manual: 以只读模式 (‘r’) 打开文件。
   • encoding=’utf-8′ 参数至关重要，特别是当文件内容包含非ASCII字符（如葡萄牙语中的重音符号）时，它能确保正确读取文件内容，避免乱码。
   • manual_tpm = manual.read() 读取整个文件的内容到一个字符串变量中。

2. 按块分割：

   • manual_tpm.split(‘nn’) 是解析的关键一步。它将整个文件内容字符串按照连续的两个换行符（即空行）进行分割，生成一个字符串列表，每个字符串代表一个“机器-缺陷-解决方案”的逻辑块。
   • block.strip() 用于去除每个分割块两端的空白字符，包括可能的多余换行符。
   • if block.strip() 过滤掉因文件末尾空行或多个连续空行导致的空字符串块。
   • block.strip().split(‘n’) 进一步将每个逻辑块内部按单行换行符分割，得到一个包含机器名、缺陷描述和解决方案的行列表。

3. 构建嵌套字典：

   • maqs_problem_solution = {} 初始化最终存储结果的字典。
   • for block_lines in maqs_defeito_blocks: 遍历每个处理后的逻辑块。
   • if len(block_lines) >= 2: 这是一个基本的完整性检查，确保每个块至少包含机器名称和缺陷描述。
   • machine_name = block_lines[0].strip()：块的第一行是机器名称。
   • defect_description = block_lines[1].strip()：块的第二行是缺陷描述。
   • solutions = [sol.strip() for sol in block_lines[2:] if sol.strip()]：从第三行开始直到块的末尾，都是解决方案。使用列表推导式遍历这些行，并用 sol.strip() 清除每行解决方案前后的空白字符，if sol.strip() 则确保只添加非空字符串作为解决方案。
   • if machine_name not in maqs_problem_solution: 检查当前机器是否已在主字典中，如果不在，则为其创建一个空的子字典。
   • maqs_problem_solution[machine_name][defect_description] = solutions 将缺陷描述作为键，解决方案列表作为值，添加到对应机器的子字典中。

注意事项与扩展

1. 数据预处理的重要性： 这个案例突出显示了数据预处理在数据解析任务中的核心作用。一个结构清晰的输入文件往往比复杂的正则表达式或状态机解析逻辑更高效、更易于理解和维护。
2. 错误处理与健壮性： 在实际应用中，文件内容可能不总是完美符合预期。代码中已加入 try-except 块来处理 FileNotFoundError 和其他潜在的解析错误。此外，对每个逻辑块的行数进行检查 (if len(block_lines) >= 2) 也是一种基本的健壮性措施，可以避免因数据格式不完整导致的索引越界错误。
3. 替代方案（若无法修改源文件）： 如果原始文件结构无法修改，则需要更复杂的解析策略。例如，可以结合使用正则表达式来匹配“Defeito XX – ”这样的模式以识别缺陷，并通过分析行号或上下文来推断解决方案的范围。但这通常会增加代码的复杂性和维护难度。
4. 字符编码和清理： 确保文件以正确的编码打开是处理文本数据的基本要求。在原始问题中提到的 unidecode 库，可以用于将非ASCII字符（如重音字母）转换为最接近的ASCII表示，这对于某些需要标准化文本进行匹配或存储的场景可能有用，但并非本教程核心解析逻辑的必需部分。
5. 后续数据处理： 解析后的嵌套字典是一个非常灵活的数据结构，可以方便地进行进一步的数据分析、存储到数据库、导出为JSON/CSV等操作。例如，如果需要，可以使用 pandas 库将这个字典转换为DataFrame进行更复杂的数据操作。

通过这种结构化的方法，即使面对大量非结构化文本数据，我们也能高效、准确地将其转换为易于程序化处理的结构化格式。