[Python] 350 C++ソースコードとJSON要素の照合 その2 不一致データのJSON化

[M1 Mac, Monterey 12.6.3, Python 3.10.4]

前回の続きです。

C++ソースコードとAdobeXDのデータを照合し、不一致データをJSONファイルにまとめました。

これを見ながら手動でソースコードの修正ができます。C++ソースコードを自動修正するスクリプト作成までやるかどうかは未定です。

JSONの自由度の高さはなかなかのものです。文字列を連結するだけで作成できるので便利ですね。

import pandas as pd

file = 'VideoEditor.cpp'
    
# 照合用ファイル文字列(行単位)
with open(file) as f:
    lines = f.readlines()

# AdobeXDアイテムデータをpandasで読込
df = pd.read_json('items.json')
print(df)

# 非ウィジェットのリスト
notWidget_list = ['convertArea', 'STDOUT', 'IMAGESTOVIDEO', 'VIDEOTOIMAGES']
# 非ウィジェットデータ削除
df2 = df.drop(columns = notWidget_list)

# ウィジェット名リスト化
columns = df2.columns.values
print(columns)
print("columns_len: " + str(len(columns)))

# C++データとAdobeXDデータの照合
false_json = ""
false_count = 0
new_notWidget_list = list()
for col in columns:
    data = df.loc[:, col]
    # print(data.values)
    data2 = str(data.values[0]) + "," + str(data.values[1]) + "," + str(data.values[2]) + "," + str(data.values[3])
    print(data2)
    
    var_str = col + " = new"   
    print(var_str) 
    
    line_str = [line for line in lines if var_str in line]
    
    try:
        line_str2 = line_str[0]
        print(line_str)
        str_exist = data2 in line_str2
        print(str_exist)
        
        if str_exist == False:
            old_xy = (line_str2.split("(")[1]).split(",\"")[0]
            print("col, old_xy: " + col + ", " + str(old_xy))
            
            if false_count == 0:
                false_json += "{\"" + col + "\"" + ":[[" + old_xy + "],[" + data2 + "]],\n"
            else:
                false_json += "\"" + col + "\"" + ":[[" + old_xy + "],[" + data2 + "]],\n"
                
            false_count += 1

    except Exception as e:
        print(e)
        new_notWidget_list.append(col)
        
print("new_notWidget_list: " + str(new_notWidget_list))
print("false_count: " + str(false_count))

false_json2 = false_json[:-2] + "}"

# 不一致WidgetのJSONファイル作成
with open('false.json', mode='w') as f:
    f.write(false_json2)
{"y1Label":[[697,23,21,14],[698,23,21,14]],
"imageSec":[[475,170,80,20],[485,170,60,20]],
"imageNum":[[65,170,100,20],[65,170,50,20]],
"input":[[25,25,35,16],[25,25,16,16]]}