Конвертер JSON-бэкапов Workflowy.com в табулированный текст

workflowy-json2txt.py

#!/usr/bin/python3

import sys
import json
import csv

# Функция для рекурсивного обхода JSON-структуры и извлечения значений тега "nm"
def extract_nm_values(data, level=0):
    nm_values = []  # Создаем список для хранения значений тега "nm"

    if isinstance(data, list):
        for item in data:  # Обходим элементы массива
            nm_values.extend(extract_nm_values(item, level + 1))  # Рекурсивно обрабатываем каждый элемент
    elif isinstance(data, dict):
        if "nm" in data:
            # Если в текущем объекте есть тег "nm", добавляем его значение с учетом уровня вложенности
            nm_values.append(("\t" * level) + data["nm"])
        for value in data.values():
            # Рекурсивно обрабатываем все значения текущего объекта
            nm_values.extend(extract_nm_values(value, level + 1))

    return nm_values

def convert_to_tabular(input_file):
    with open(input_file, 'r', encoding='utf-8') as file:
        data = json.load(file)  # Загружаем JSON-данные из файла

    # Извлекаем значения тега "nm" из всех уровней вложенности с помощью функции extract_nm_values
    nm_values = extract_nm_values(data)

    # Выводим значения в табулированном формате в stdout
    writer = csv.writer(sys.stdout, delimiter='\t')
    writer.writerows([[value] for value in nm_values])

if __name__ == "__main__":
    if len(sys.argv) != 2:
        print("Provide a JSON file as an argument!")  # Проверяем, что передан файл JSON в аргументах командной строки
    else:
        input_json_file = sys.argv[1]  # Получаем путь к JSON-файлу из аргументов командной строки
        convert_to_tabular(input_json_file)  # Вызываем функцию для конвертации и вывода данных в табулированном формате