是的，我知道这个主题之前已经被讨论过了:
Python成语链(扁平化)有限迭代对象的无限迭代? 在Python中扁平化一个浅列表 理解平展一个序列的序列吗? 我如何从列表的列表中创建一个平面列表?
但据我所知，所有的解决方案，除了一个，在像[[[1,2,3]，[4,5]]，6]这样的列表上失败，其中期望的输出是[1,2,3,4,5,6](或者更好，一个迭代器)。
我看到的唯一解决方案，适用于任意嵌套是在这个问题:
def flatten(x):
result = []
for el in x:
if hasattr(el, "__iter__") and not isinstance(el, basestring):
result.extend(flatten(el))
else:
result.append(el)
return result
这是最好的方法吗?我是不是忽略了什么?任何问题吗?
当前回答
无耻地从我自己对另一个问题的回答中提取。
这个函数
不使用isinstance，因为它是邪恶的，破坏了鸭子的输入。 递归使用reduce。肯定有一个用reduce的答案。 适用于任意嵌套列表，其元素要么是嵌套列表，要么是非嵌套原子列表，要么是原子(受递归限制)。 不是LBYL。 但对于包含字符串作为原子的嵌套列表则不是这样。
下面的代码:
def flattener(left, right):
try:
res = reduce(flattener, right, left)
except TypeError:
left.append(right)
res = left
return res
def flatten(seq):
return reduce(flattener, seq, [])
>>> nested_list = [0, [1], [[[[2]]]],
[3, [], [4, 5]],
[6, [7, 8],
9, [[[]], 10,
[]]],
11, [], [],
[12]]
>>> flatten(nested_list)
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]
其他回答
无耻地从我自己对另一个问题的回答中提取。
这个函数
不使用isinstance，因为它是邪恶的，破坏了鸭子的输入。 递归使用reduce。肯定有一个用reduce的答案。 适用于任意嵌套列表，其元素要么是嵌套列表，要么是非嵌套原子列表，要么是原子(受递归限制)。 不是LBYL。 但对于包含字符串作为原子的嵌套列表则不是这样。
下面的代码:
def flattener(left, right):
try:
res = reduce(flattener, right, left)
except TypeError:
left.append(right)
res = left
return res
def flatten(seq):
return reduce(flattener, seq, [])
>>> nested_list = [0, [1], [[[[2]]]],
[3, [], [4, 5]],
[6, [7, 8],
9, [[[]], 10,
[]]],
11, [], [],
[12]]
>>> flatten(nested_list)
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]
我使用递归解决嵌套列表与任何深度
def combine_nlist(nlist,init=0,combiner=lambda x,y: x+y):
'''
apply function: combiner to a nested list element by element(treated as flatten list)
'''
current_value=init
for each_item in nlist:
if isinstance(each_item,list):
current_value =combine_nlist(each_item,current_value,combiner)
else:
current_value = combiner(current_value,each_item)
return current_value
所以在我定义函数combine_nlist之后，很容易使用这个函数来做flatting。或者你可以把它组合成一个函数。我喜欢我的解决方案，因为它可以应用于任何嵌套列表。
def flatten_nlist(nlist):
return combine_nlist(nlist,[],lambda x,y:x+[y])
结果
In [379]: flatten_nlist([1,2,3,[4,5],[6],[[[7],8],9],10])
Out[379]: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
我的解决方案:
import collections
def flatten(x):
if isinstance(x, collections.Iterable):
return [a for i in x for a in flatten(i)]
else:
return [x]
更简洁一点，但基本相同。
这是另一种py2方法，我不确定它是否最快或最优雅或最安全…
from collections import Iterable
from itertools import imap, repeat, chain
def flat(seqs, ignore=(int, long, float, basestring)):
return repeat(seqs, 1) if any(imap(isinstance, repeat(seqs), ignore)) or not isinstance(seqs, Iterable) else chain.from_iterable(imap(flat, seqs))
它可以忽略你想要的任何特定(或派生)类型，它返回一个迭代器，所以你可以将它转换为任何特定的容器，如list, tuple, dict或简单地消耗它，以减少内存占用，无论是好是坏，它可以处理初始的不可迭代对象，如int…
注意，大部分繁重的工作都是在C中完成的，因为据我所知，itertools就是这样实现的，所以虽然它是递归的，但AFAIK它不受python递归深度的限制，因为函数调用是在C中发生的，尽管这并不意味着你受到内存的限制，特别是在OS X中，它的堆栈大小有一个硬限制，直到今天(OS X Mavericks)…
有一个稍微快一点的方法，但不太便携的方法，只有在你可以假设输入的基本元素可以显式确定的情况下才使用它，否则你会得到一个无限递归，而OS X有限的堆栈大小，将抛出一个分割错误相当快……
def flat(seqs, ignore={int, long, float, str, unicode}):
return repeat(seqs, 1) if type(seqs) in ignore or not isinstance(seqs, Iterable) else chain.from_iterable(imap(flat, seqs))
这里我们使用集合来检查类型，所以它使用O(1) vs O(类型数量)来检查是否应该忽略一个元素，当然，任何带有指定的被忽略类型的派生类型的值都会失败，这就是为什么它使用str, unicode，所以要小心使用它…
测试:
import random
def test_flat(test_size=2000):
def increase_depth(value, depth=1):
for func in xrange(depth):
value = repeat(value, 1)
return value
def random_sub_chaining(nested_values):
for values in nested_values:
yield chain((values,), chain.from_iterable(imap(next, repeat(nested_values, random.randint(1, 10)))))
expected_values = zip(xrange(test_size), imap(str, xrange(test_size)))
nested_values = random_sub_chaining((increase_depth(value, depth) for depth, value in enumerate(expected_values)))
assert not any(imap(cmp, chain.from_iterable(expected_values), flat(chain(((),), nested_values, ((),)))))
>>> test_flat()
>>> list(flat([[[1, 2, 3], [4, 5]], 6]))
[1, 2, 3, 4, 5, 6]
>>>
$ uname -a
Darwin Samys-MacBook-Pro.local 13.3.0 Darwin Kernel Version 13.3.0: Tue Jun 3 21:27:35 PDT 2014; root:xnu-2422.110.17~1/RELEASE_X86_64 x86_64
$ python --version
Python 2.7.5
我更喜欢简单的答案。没有发电机。没有递归或递归限制。迭代:
def flatten(TheList):
listIsNested = True
while listIsNested: #outer loop
keepChecking = False
Temp = []
for element in TheList: #inner loop
if isinstance(element,list):
Temp.extend(element)
keepChecking = True
else:
Temp.append(element)
listIsNested = keepChecking #determine if outer loop exits
TheList = Temp[:]
return TheList
这适用于两个列表:一个内部for循环和一个外部while循环。
内部的for循环遍历列表。如果它发现一个列表元素，它(1)使用list.extend()将第一级嵌套的部分平铺，(2)将keepChecking切换为True。Keepchecking用于控制外部while循环。如果外部循环被设置为true，它将触发内部循环进行另一次传递。
这些传递一直发生，直到没有找到更多的嵌套列表为止。当最终发生传递而没有发现任何传递时，keepChecking永远不会被触发为true，这意味着listIsNested保持为false，外部while循环退出。
然后返回扁平的列表。
一起测试
flatten([1,2,3,4,[100,200,300,[1000,2000,3000]]])
[1, 2, 3, 4, 100, 200, 300, 1000, 2000, 3000]
