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。

def flatten(dictionary, prefix = '', separator = '_'):
    out_dict = {}
    if type(dictionary) != dict:
        out_dict[prefix] = dictionary
        return out_dict
    elif dictionary is None:
        return None
    for k in dictionary.keys():
        if prefix:
            prefix_n = prefix + f'{separator}{k}'
        else:
            prefix_n = k
        out_dict.update(flatten_new(dictionary[k], prefix_n))
    return out_dict

输出:

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

使用生成器的Python 3.3解决方案:

def flattenit(pyobj, keystring=''):
   if type(pyobj) is dict:
     if (type(pyobj) is dict):
         keystring = keystring + "_" if keystring else keystring
         for k in pyobj:
             yield from flattenit(pyobj[k], keystring + k)
     elif (type(pyobj) is list):
         for lelm in pyobj:
             yield from flatten(lelm, keystring)
   else:
      yield keystring, pyobj

my_obj = {'a': 1, 'c': {'a': 2, 'b': {'x': 5, 'y': 10}}, 'd': [1, 2, 3]}

#your flattened dictionary object
flattened={k:v for k,v in flattenit(my_obj)}
print(flattened)

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

实际上，我最近写了一个名为cherrypicker的包来处理这种确切的事情，因为我必须经常这样做!

我认为下面的代码会给你你想要的东西:

from cherrypicker import CherryPicker

dct = {
    'a': 1,
    'c': {
        'a': 2,
        'b': {
            'x': 5,
            'y' : 10
        }
    },
    'd': [1, 2, 3]
}

picker = CherryPicker(dct)
picker.flatten().get()

您可以使用以下方法安装软件包:

pip install cherrypicker

.．.在https://cherrypicker.readthedocs.io上有更多的文档和指导。

其他方法可能更快，但这个包的优先级是使这些任务变得容易。如果你确实有一个很大的对象列表要扁平化，你也可以告诉CherryPicker使用并行处理来加快速度。

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'}

你可以使用递归来平展你的字典。

import collections


def flatten(
    nested_dict,
    seperator='.',
    name=None,
):
    flatten_dict = {}

    if not nested_dict:
        return flatten_dict

    if isinstance(
        nested_dict,
        collections.abc.MutableMapping,
    ):
        for key, value in nested_dict.items():
            if name is not None:
                flatten_dict.update(
                    flatten(
                        nested_dict=value,
                        seperator=seperator,
                        name=f'{name}{seperator}{key}',
                    ),
                )
            else:
                flatten_dict.update(
                    flatten(
                        nested_dict=value,
                        seperator=seperator,
                        name=key,
                    ),
                )
    else:
        flatten_dict[name] = nested_dict

    return flatten_dict


if __name__ == '__main__':
    nested_dict = {
        1: 'a',
        2: {
            3: 'c',
            4: {
                5: 'e',
            },
            6: [1, 2, 3, 4, 5, ],
        },
    }

    print(
        flatten(
            nested_dict=nested_dict,
        ),
    )

输出:

{
   "1":"a",
   "2.3":"c",
   "2.4.5":"e",
   "2.6":[1, 2, 3, 4, 5]
}