def nested_list(depth):
    l = [depth]
    for i in range(depth-1, 0, -1):
        l = [i, l]
    return l

nested_list(10)

[1, [2, [3, [4, [5, [6, [7, [8, [9, [10]]]]]]]]]].

def Flatten(ul):
    fl = []
    for i in ul:
        if type(i) is list:
            fl += Flatten(i)
        else:
            fl += [i]
    return fl

Flatten(nested_list(10))

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

基准测试

l = nested_list(100)

https://stackoverflow.com/a/2158532

import collections

def flatten(l):
    for el in l:
        if isinstance(el, collections.Iterable) and not isinstance(el, (str, bytes)):
            yield from flatten(el)
        else:
            yield el

%%timeit -n 1000
list(flatten(l))

320µs±14.3µs / loop(平均±std. dev. 7次运行，每个循环1000次)

%%timeit -n 1000
Flatten(l)

60µs±10.2µs / loop(平均±std. dev. 7次运行，每个循环1000次)

list(flatten(l)) == Flatten(l)

真正的

python 3

from collections import Iterable

L = [[[1, 2, 3], [4, 5]], 6,[7,[8,9,[10]]]]

def flatten(thing):
    result = []

    if isinstance(thing, Iterable):
        for item in thing:
            result.extend(flatten(item))
    else:
        result.append(thing)

    return result


flat = flatten(L)
print(flat)

尝试在Python中创建一个可以平化不规则列表的函数是很有趣的，但当然，这就是Python的目的(让编程变得有趣)。以下生成器工作得相当好，但有一些注意事项:

def flatten(iterable):
    try:
        for item in iterable:
            yield from flatten(item)
    except TypeError:
        yield iterable

它将平摊您可能希望保留的数据类型(如bytearray、bytes和str对象)。此外，代码依赖于这样一个事实，即从非可迭代对象请求迭代器会引发TypeError。

>>> L = [[[1, 2, 3], [4, 5]], 6]
>>> def flatten(iterable):
    try:
        for item in iterable:
            yield from flatten(item)
    except TypeError:
        yield iterable


>>> list(flatten(L))
[1, 2, 3, 4, 5, 6]
>>>

编辑:

我不同意之前的实现。问题是你不能将非可迭代对象的东西平展。它令人困惑，给人错误的印象的论点。

>>> list(flatten(123))
[123]
>>>

下面的生成器与第一个生成器几乎相同，但不存在试图将不可迭代对象平展的问题。当给它一个不恰当的论证时，它就会失败。

def flatten(iterable):
    for item in iterable:
        try:
            yield from flatten(item)
        except TypeError:
            yield item

使用提供的列表测试生成器可以正常工作。但是，当给它一个不可迭代对象时，新代码将引发TypeError。下面是新行为的示例。

>>> L = [[[1, 2, 3], [4, 5]], 6]
>>> list(flatten(L))
[1, 2, 3, 4, 5, 6]
>>> list(flatten(123))
Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#32>", line 1, in <module>
    list(flatten(123))
  File "<pyshell#27>", line 2, in flatten
    for item in iterable:
TypeError: 'int' object is not iterable
>>>

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]

该解决方案基于python的迭代实用程序库及其函数deepflatten

from iteration_utilities import deepflatten
list(deepflatten(test))