这不完全是OP所要求的，但很多人都来这里寻找方法来平坦现实世界的嵌套JSON数据，这些数据可以有嵌套的键值JSON对象和数组，数组内的JSON对象等等。JSON不包括元组，所以我们不必担心这些。

我找到了@roneo对@Imran发布的答案的列表包含评论的实现:

https://github.com/ScriptSmith/socialreaper/blob/master/socialreaper/tools.py#L8

import collections
def flatten(dictionary, parent_key=False, separator='.'):
    """
    Turn a nested dictionary into a flattened dictionary
    :param dictionary: The dictionary to flatten
    :param parent_key: The string to prepend to dictionary's keys
    :param separator: The string used to separate flattened keys
    :return: A flattened dictionary
    """

    items = []
    for key, value in dictionary.items():
        new_key = str(parent_key) + separator + key if parent_key else key
        if isinstance(value, collections.MutableMapping):
            items.extend(flatten(value, new_key, separator).items())
        elif isinstance(value, list):
            for k, v in enumerate(value):
                items.extend(flatten({str(k): v}, new_key).items())
        else:
            items.append((new_key, value))
    return dict(items)

测试:

flatten({'a': 1, 'c': {'a': 2, 'b': {'x': 5, 'y' : 10}}, 'd': [1, 2, 3] })

>> {'a': 1, 'c.a': 2, 'c.b.x': 5, 'c.b.y': 10, 'd.0': 1, 'd.1': 2, 'd.2': 3}

这做的工作，我需要做:我扔任何复杂的json在这，它为我扁平化。

所有学分发送至https://github.com/ScriptSmith。

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)

基本上与平铺嵌套列表的方法相同，您只需要做额外的工作，按键/值迭代字典，为新字典创建新键，并在最后一步创建字典。

import collections

def flatten(d, parent_key='', sep='_'):
    items = []
    for k, v in d.items():
        new_key = parent_key + sep + k if parent_key else k
        if isinstance(v, collections.MutableMapping):
            items.extend(flatten(v, new_key, sep=sep).items())
        else:
            items.append((new_key, v))
    return dict(items)

>>> flatten({'a': 1, 'c': {'a': 2, 'b': {'x': 5, 'y' : 10}}, 'd': [1, 2, 3]})
{'a': 1, 'c_a': 2, 'c_b_x': 5, 'd': [1, 2, 3], 'c_b_y': 10}

对于Python >= 3.3，将导入更改为from collections。abc导入MutableMapping以避免弃用警告和更改集合。MutableMapping变成MutableMapping。

我正在考虑UserDict的一个子类来自动神奇地平键。

class FlatDict(UserDict):
    def __init__(self, *args, separator='.', **kwargs):
        self.separator = separator
        super().__init__(*args, **kwargs)

    def __setitem__(self, key, value):
        if isinstance(value, dict):
            for k1, v1 in FlatDict(value, separator=self.separator).items():
                super().__setitem__(f"{key}{self.separator}{k1}", v1)
        else:
            super().__setitem__(key, value)

‌ 优点是键可以动态添加，或者使用标准字典实例化，毫无疑问:

‌

>>> fd = FlatDict(
...    {
...        'person': {
...            'sexe': 'male', 
...            'name': {
...                'first': 'jacques',
...                'last': 'dupond'
...            }
...        }
...    }
... )
>>> fd
{'person.sexe': 'male', 'person.name.first': 'jacques', 'person.name.last': 'dupond'}
>>> fd['person'] = {'name': {'nickname': 'Bob'}}
>>> fd
{'person.sexe': 'male', 'person.name.first': 'jacques', 'person.name.last': 'dupond', 'person.name.nickname': 'Bob'}
>>> fd['person.name'] = {'civility': 'Dr'}
>>> fd
{'person.sexe': 'male', 'person.name.first': 'jacques', 'person.name.last': 'dupond', 'person.name.nickname': 'Bob', 'person.name.civility': 'Dr'}

使用发电机:

def flat_dic_helper(prepand,d):
    if len(prepand) > 0:
        prepand = prepand + "_"
    for k in d:
        i = d[k]
        if isinstance(i, dict):
            r = flat_dic_helper(prepand + k,i)
            for j in r:
                yield j
        else:
            yield (prepand + k,i)

def flat_dic(d):
    return dict(flat_dic_helper("",d))

d = {'a': 1, 'c': {'a': 2, 'b': {'x': 5, 'y' : 10}}, 'd': [1, 2, 3]}
print(flat_dic(d))


>> {'a': 1, 'c_a': 2, 'c_b_x': 5, 'd': [1, 2, 3], 'c_b_y': 10}

这与imran和ralu的回答相似。它不使用生成器，而是使用闭包的递归:

def flatten_dict(d, separator='_'):
  final = {}
  def _flatten_dict(obj, parent_keys=[]):
    for k, v in obj.iteritems():
      if isinstance(v, dict):
        _flatten_dict(v, parent_keys + [k])
      else:
        key = separator.join(parent_keys + [k])
        final[key] = v
  _flatten_dict(d)
  return final

>>> print flatten_dict({'a': 1, 'c': {'a': 2, 'b': {'x': 5, 'y' : 10}}, 'd': [1, 2, 3]})
{'a': 1, 'c_a': 2, 'c_b_x': 5, 'd': [1, 2, 3], 'c_b_y': 10}