将两个具有一对多关系的CSV表转换为具有嵌入子文档列表的JSON

，可以通过以下步骤实现：

解析CSV表格：使用编程语言中的CSV解析库，如Python中的csv模块，读取两个CSV文件并将其解析为数据结构。
建立关系：根据一对多的关系，确定两个表之间的关联字段。例如，如果一个表是父表，另一个表是子表，那么可以使用父表中的某个字段作为关联字段，与子表中的相应字段进行匹配。
创建数据结构：根据关系建立一个数据结构，可以使用字典或类似的数据结构来表示。父表的每一行都对应一个字典项，其中包含父表的字段值以及一个空的子文档列表。子表的每一行都对应一个字典项，其中包含子表的字段值。
填充子文档列表：遍历子表的每一行，根据关联字段的匹配，将子表的字段值添加到相应的父表字典项的子文档列表中。
转换为JSON：将数据结构转换为JSON格式，可以使用编程语言中的JSON库，如Python中的json模块。

以下是一个示例代码（使用Python）：

import csv
import json

def convert_csv_to_json(parent_csv_file, child_csv_file, parent_key, child_key):
    parent_data = {}
    with open(parent_csv_file, 'r') as csvfile:
        reader = csv.DictReader(csvfile)
        for row in reader:
            parent_data[row[parent_key]] = {
                'fields': row,
                'children': []
            }

    with open(child_csv_file, 'r') as csvfile:
        reader = csv.DictReader(csvfile)
        for row in reader:
            parent_id = row[child_key]
            if parent_id in parent_data:
                parent_data[parent_id]['children'].append(row)

    json_data = json.dumps(list(parent_data.values()), indent=4)
    return json_data

# 示例用法
parent_csv_file = 'parent.csv'
child_csv_file = 'child.csv'
parent_key = 'parent_id'
child_key = 'parent_id'

json_data = convert_csv_to_json(parent_csv_file, child_csv_file, parent_key, child_key)
print(json_data)

在上述示例代码中，我们假设有两个CSV文件：parent.csv和child.csv，其中parent.csv是父表，child.csv是子表。parent_id字段用于建立关联关系。通过调用convert_csv_to_json函数，将两个CSV表格转换为具有嵌入子文档列表的JSON格式数据。

请注意，上述示例代码仅为演示目的，实际应用中可能需要根据具体情况进行适当的修改和优化。

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