简单的函数来平嵌套字典。对于Python 3，用.items()替换.iteritems()

def flatten_dict(init_dict):
    res_dict = {}
    if type(init_dict) is not dict:
        return res_dict

    for k, v in init_dict.iteritems():
        if type(v) == dict:
            res_dict.update(flatten_dict(v))
        else:
            res_dict[k] = v

    return res_dict

这个想法/要求是: 获取不保留父键的平面字典。

用法示例:

dd = {'a': 3, 
      'b': {'c': 4, 'd': 5}, 
      'e': {'f': 
                 {'g': 1, 'h': 2}
           }, 
      'i': 9,
     }

flatten_dict(dd)

>> {'a': 3, 'c': 4, 'd': 5, 'g': 1, 'h': 2, 'i': 9}

保留父密钥也很简单。

这里有一个使用堆栈的解决方案。没有递归。

def flatten_nested_dict(nested):
    stack = list(nested.items())
    ans = {}
    while stack:
        key, val = stack.pop()
        if isinstance(val, dict):
            for sub_key, sub_val in val.items():
                stack.append((f"{key}_{sub_key}", sub_val))
        else:
            ans[key] = val
    return ans

我尝试了本页上的一些解决方案-虽然不是全部-但我尝试的那些都无法处理dict的嵌套列表。

考虑这样一个词典:

d = {
        'owner': {
            'name': {'first_name': 'Steven', 'last_name': 'Smith'},
            'lottery_nums': [1, 2, 3, 'four', '11', None],
            'address': {},
            'tuple': (1, 2, 'three'),
            'tuple_with_dict': (1, 2, 'three', {'is_valid': False}),
            'set': {1, 2, 3, 4, 'five'},
            'children': [
                {'name': {'first_name': 'Jessica',
                          'last_name': 'Smith', },
                 'children': []
                 },
                {'name': {'first_name': 'George',
                          'last_name': 'Smith'},
                 'children': []
                 }
            ]
        }
    }

以下是我的临时解决方案:

def flatten_dict(input_node: dict, key_: str = '', output_dict: dict = {}):
    if isinstance(input_node, dict):
        for key, val in input_node.items():
            new_key = f"{key_}.{key}" if key_ else f"{key}"
            flatten_dict(val, new_key, output_dict)
    elif isinstance(input_node, list):
        for idx, item in enumerate(input_node):
            flatten_dict(item, f"{key_}.{idx}", output_dict)
    else:
        output_dict[key_] = input_node
    return output_dict

生产:

{
  owner.name.first_name: Steven,
  owner.name.last_name: Smith,
  owner.lottery_nums.0: 1,
  owner.lottery_nums.1: 2,
  owner.lottery_nums.2: 3,
  owner.lottery_nums.3: four,
  owner.lottery_nums.4: 11,
  owner.lottery_nums.5: None,
  owner.tuple: (1, 2, 'three'),
  owner.tuple_with_dict: (1, 2, 'three', {'is_valid': False}),
  owner.set: {1, 2, 3, 4, 'five'},
  owner.children.0.name.first_name: Jessica,
  owner.children.0.name.last_name: Smith,
  owner.children.1.name.first_name: George,
  owner.children.1.name.last_name: Smith,
}

一个临时的解决方案，但并不完美。 注意:

它不保留空字典，例如地址:{}k/v对。 它不会将嵌套元组中的字典平铺——尽管使用python元组类似于列表的事实很容易添加它。

这并不局限于字典，而是实现.items()的每个映射类型。进一步列表更快，因为它避免了if条件。尽管如此，功劳还是归于伊姆兰:

def flatten(d, parent_key=''):
    items = []
    for k, v in d.items():
        try:
            items.extend(flatten(v, '%s%s_' % (parent_key, k)).items())
        except AttributeError:
            items.append(('%s%s' % (parent_key, k), v))
    return dict(items)

这里有一个优雅的、就地替换的算法。使用Python 2.7和Python 3.5进行测试。使用点字符作为分隔符。

def flatten_json(json):
    if type(json) == dict:
        for k, v in list(json.items()):
            if type(v) == dict:
                flatten_json(v)
                json.pop(k)
                for k2, v2 in v.items():
                    json[k+"."+k2] = v2

例子:

d = {'a': {'b': 'c'}}                   
flatten_json(d)
print(d)
unflatten_json(d)
print(d)

输出:

{'a.b': 'c'}
{'a': {'b': 'c'}}

我在这里发布了这段代码以及匹配的unflat_json函数。

这一变化扁平化嵌套字典，压缩键与max_level和自定义减速器。

  def flatten(d, max_level=None, reducer='tuple'):
      if reducer == 'tuple':
          reducer_seed = tuple()
          reducer_func = lambda x, y: (*x, y)
      else:
          raise ValueError(f'Unknown reducer: {reducer}')

      def impl(d, pref, level):
        return reduce(
            lambda new_d, kv:
                (max_level is None or level < max_level)
                and isinstance(kv[1], dict)
                and {**new_d, **impl(kv[1], reducer_func(pref, kv[0]), level + 1)}
                or {**new_d, reducer_func(pref, kv[0]): kv[1]},
                d.items(),
            {}
        )

      return impl(d, reducer_seed, 0)