利用递归，保持简单和人类可读:

def flatten_dict(dictionary, accumulator=None, parent_key=None, separator="."):
    if accumulator is None:
        accumulator = {}

    for k, v in dictionary.items():
        k = f"{parent_key}{separator}{k}" if parent_key else k
        if isinstance(v, dict):
            flatten_dict(dictionary=v, accumulator=accumulator, parent_key=k)
            continue

        accumulator[k] = v

    return accumulator

调用很简单:

new_dict = flatten_dict(dictionary)

or

new_dict = flatten_dict(dictionary, separator="_")

如果我们想改变默认分隔符。

稍微分解一下:

当函数第一次被调用时，它只被调用传递我们想要扁平化的字典。这里的累加器参数支持递归，稍后我们将看到。因此，我们将accumulator实例化到一个空字典中，我们将在其中放入原始字典中的所有嵌套值。

if accumulator is None:
    accumulator = {}

当我们遍历字典的值时，我们为每个值构造一个键。对于第一次调用，parent_key参数将为None，而对于每个嵌套字典，它将包含指向它的键，因此我们将该键前置。

k = f"{parent_key}{separator}{k}" if parent_key else k

如果键k指向的值v是一个字典，函数调用自身，传递嵌套的字典、累加器(通过引用传递，因此对它的所有更改都是在同一个实例上完成的)和键k，这样我们就可以构造连接键。注意continue语句。我们想要跳过if语句块之外的下一行，这样嵌套的字典就不会在键k下的累加器中结束。

if isinstance(v, dict):
    flatten_dict(dict=v, accumulator=accumulator, parent_key=k)
    continue

那么，如果值v不是字典，我们该怎么办呢?把它原封不动地放在累加器里。

accumulator[k] = v

一旦完成，我们只返回累加器，原始的字典参数保持不变。

NOTE

这只适用于有字符串作为键的字典。它将与实现__repr__方法的哈希对象一起工作，但将产生不想要的结果。

这是一种“功能性的”、“单行程序”实现。它是递归的，基于条件表达式和字典理解。

def flatten_dict(dd, separator='_', prefix=''):
    return { prefix + separator + k if prefix else k : v
             for kk, vv in dd.items()
             for k, v in flatten_dict(vv, separator, kk).items()
             } if isinstance(dd, dict) else { prefix : dd }

测试:

In [2]: flatten_dict({'abc':123, 'hgf':{'gh':432, 'yu':433}, 'gfd':902, 'xzxzxz':{"432":{'0b0b0b':231}, "43234":1321}}, '.')
Out[2]: 
{'abc': 123,
 'gfd': 902,
 'hgf.gh': 432,
 'hgf.yu': 433,
 'xzxzxz.432.0b0b0b': 231,
 'xzxzxz.43234': 1321}

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。

如果你使用pandas，有一个函数隐藏在pandas.io.json中。_normalize1调用nested_to_record来完成这个操作。

from pandas.io.json._normalize import nested_to_record    

flat = nested_to_record(my_dict, sep='_')

1在熊猫0.24版本。X及以上版本使用panda .io.json.normalize(不带_)

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。

我总是喜欢通过.items()访问字典对象，所以为了平抑字典，我使用下面的递归生成器flat_items(d)。如果你想再次使用dict，只需像这样简单地包装它:flat = dict(flat_items(d))

def flat_items(d, key_separator='.'):
    """
    Flattens the dictionary containing other dictionaries like here: https://stackoverflow.com/questions/6027558/flatten-nested-python-dictionaries-compressing-keys

    >>> example = {'a': 1, 'c': {'a': 2, 'b': {'x': 5, 'y' : 10}}, 'd': [1, 2, 3]}
    >>> flat = dict(flat_items(example, key_separator='_'))
    >>> assert flat['c_b_y'] == 10
    """
    for k, v in d.items():
        if type(v) is dict:
            for k1, v1 in flat_items(v, key_separator=key_separator):
                yield key_separator.join((k, k1)), v1
        else:
            yield k, v