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使用PlantUML Web Server 绘制uml类图，绘制代码位于class_pic.puml​。

• ​fje.py​: 负责加载JSON文件和图标文件以及解析命令行参数。
• ​iterator.py​: 定义用于遍历树结构的迭代器。
• ​strategy.py​: 定义可视化策略的抽象类以及具体策略的实现类。
• ​context.py​: 定义上下文类，用于设置和使用具体的可视化策略。
• ​builder.py​: 定义节点建造者的抽象类以及具体的构建器实现类，实现树构建指挥类，用于使用构建器来创建树结构。
• ​node.py​: 定义节点的抽象类以及具体的节点实现类。
• ​example.json​: 测试可视化结果的代码。
• ​icons.json​: 图标族的配置文件。

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使用迭代器和策略模式来实现FJE，迭代器模式将用于遍历树结构，策略模式将用于选择和应用不同的可视化风格。

• 迭代器模式：TreeIterator​类用于遍历树结构，VisualizerContext​类中使用了这个迭代器来遍历树节点。
• 策略模式：定义了VisualizerStrategy​接口以及三个具体策略类(TreeVisualizer​、RectangleVisualizer​和NewVisualizer​)，通过VisualizerContext​类使用不同的策略来实现不同的可视化效果。

迭代器模式用于遍历集合对象的元素，而不需要暴露其底层表示。

在代码中，迭代器模式通过TreeIterator​类实现，TreeIterator​通过栈结构深度优先遍历树。__iter__​方法使TreeIterator​类成为一个可迭代对象，__next__​方法则实现了迭代器协议。

# iterator.py
class TreeIterator:
    def __init__(self, root):
        self.stack = [(root, 0, False)]  # Node, level, is_last_child

    def __iter__(self):
        return self

    def __next__(self):
        if not self.stack:
            raise StopIteration

        node, level, is_last_child = self.stack.pop()
        if isinstance(node, CompositeNode):
            for i, child in enumerate(reversed(node.children)):
                self.stack.append((child, level + 1, i == 0))

        return node, level, is_last_child

策略模式定义了一系列算法，并将每个算法封装起来，使它们可以相互替换。策略模式使得算法可独立于使用它的客户而变化。

在代码中，策略模式通过以下类来实现，这里定义了三个具体策略类TreeVisualizer​、RectangleVisualizer​和NewVisualizer​，它们都实现了VisualizerStrategy​接口。

# strategy.py
from abc import ABC, abstractmethod


class VisualizerStrategy(ABC):
    def __init__(self, icons):
        self.icons = icons
    @abstractmethod
    def visualize(self, node, level=0, is_last_child=False):
        pass

    @abstractmethod
    def beautify(self, result):
        pass


class TreeVisualizer(VisualizerStrategy):
    ...


class RectangleVisualizer(VisualizerStrategy):
    ...


class NewVisualizer(VisualizerStrategy):
    ...

使用迭代器模式和策略模式的代码段如下。

迭代器模式中，TreeIterator​被用于遍历树节点，逐一将节点交给策略对象进行处理。

策略模式中，VisualizerContext​持有一个VisualizerStrategy​对象，并在遍历树节点时调用VisualizerStrategy​对象的visualize​方法。具体策略可以在运行时进行替换，从而实现不同的可视化效果。

# context.py
from iterator import TreeIterator
from strategy import VisualizerStrategy

class VisualizerContext:
    def __init__(self, strategy: VisualizerStrategy):
        self._strategy = strategy

    def set_strategy(self, strategy: VisualizerStrategy):
        self._strategy = strategy

    def visualize(self, node):
        iterator = TreeIterator(node)
        result = ""
        for node, level, is_last_child in iterator:
            result += self._strategy.visualize(node, level, is_last_child)
        return self._strategy.beautify(result)

1. 不改变现有代码，只需添加新的抽象工厂，即可添加新的风格。

   在strategy.py​中，通过继承类VisualizerStrategy并重写visualize方法即可添加新的风格。

   示例如下，创建一个新的风格NewVisulizer，并在具体可视化工厂中添加创建实际的工厂选项，在执行脚本时，参数-s​后跟新添加的可视化风格名称即可使用新的可视化风格。

   class NewVisualizer(VisualizerStrategy):
       def visualize(self, node, level=0, is_last_child=False):
           result = "This is new style!"
           indent = " " * level * 2
           if node.is_leaf():
               result += f"{indent}{self.icons['leaf']}{node.name}: {node.value}\n"
           else:
               result += f"{indent}{self.icons['composite']}{node.name}\n"
           return result
   
       def beautify(self, result):
           return result

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2. 通过配置文件，可添加新的图标族。

   在icons.json​中添加新的图标，在执行脚本时，参数-i​后跟新添加的图标组名称即可使用新的图标。

   示例如下，添加了math图标组并使用。

   {
     "poker": {
       "composite": "♢",
       "leaf": "♤"
     },
     "star": {
       "composite": "✪",
       "leaf": "★"
     },
     "math": {
       "composite": "@",
       "leaf": "#"
     }
   }

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• Tree

  • poker

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  • star

    ​​

• Rectangle

  • poker

    ​​

  • star

    ​​

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