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
使用itertools.chain:
import itertools
from collections import Iterable
def list_flatten(lst):
flat_lst = []
for item in itertools.chain(lst):
if isinstance(item, Iterable):
item = list_flatten(item)
flat_lst.extend(item)
else:
flat_lst.append(item)
return flat_lst
或没有锁链的:
def flatten(q, final):
if not q:
return
if isinstance(q, list):
if not isinstance(q[0], list):
final.append(q[0])
else:
flatten(q[0], final)
flatten(q[1:], final)
else:
final.append(q)
其他回答
我们也可以使用python的'type'函数。当迭代列表时，我们检查项是否为列表。如果不是，我们“追加”它，否则我们“扩展”它。这里是一个示例代码-
l=[1,2,[3,4],5,[6,7,8]]
x=[]
for i in l:
if type(i) is list:
x.extend(i)
else:
x.append(i)
print x
输出:
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
要了解更多关于append()和extend()的信息，请访问这个网站: https://docs.python.org/2/tutorial/datastructures.html
这个版本的flatten避免了python的递归限制(因此可以处理任意深度的嵌套迭代对象)。它是一个生成器，可以处理字符串和任意可迭代对象(甚至是无限迭代对象)。
import itertools as IT
import collections
def flatten(iterable, ltypes=collections.Iterable):
remainder = iter(iterable)
while True:
first = next(remainder)
if isinstance(first, ltypes) and not isinstance(first, (str, bytes)):
remainder = IT.chain(first, remainder)
else:
yield first
下面是一些演示它用法的例子:
print(list(IT.islice(flatten(IT.repeat(1)),10)))
# [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]
print(list(IT.islice(flatten(IT.chain(IT.repeat(2,3),
{10,20,30},
'foo bar'.split(),
IT.repeat(1),)),10)))
# [2, 2, 2, 10, 20, 30, 'foo', 'bar', 1, 1]
print(list(flatten([[1,2,[3,4]]])))
# [1, 2, 3, 4]
seq = ([[chr(i),chr(i-32)] for i in range(ord('a'), ord('z')+1)] + list(range(0,9)))
print(list(flatten(seq)))
# ['a', 'A', 'b', 'B', 'c', 'C', 'd', 'D', 'e', 'E', 'f', 'F', 'g', 'G', 'h', 'H',
# 'i', 'I', 'j', 'J', 'k', 'K', 'l', 'L', 'm', 'M', 'n', 'N', 'o', 'O', 'p', 'P',
# 'q', 'Q', 'r', 'R', 's', 'S', 't', 'T', 'u', 'U', 'v', 'V', 'w', 'W', 'x', 'X',
# 'y', 'Y', 'z', 'Z', 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
虽然flatten可以处理无限的生成器，但它不能处理无限的嵌套:
def infinitely_nested():
while True:
yield IT.chain(infinitely_nested(), IT.repeat(1))
print(list(IT.islice(flatten(infinitely_nested()), 10)))
# hangs
我修改了接受的答案的代码，并添加了关键字max_depth，以只将其压平到指定的深度。Max_depth =0表示列表保持原样。也许有人可以用它:
def flatten(l, __depth=0, max_depth=100):
for el in l:
if isinstance(el, collections.Iterable) and not isinstance(el, (str, bytes)):
__depth += 1
if __depth <= max_depth:
yield from flatten(el, __depth=__depth, max_depth=max_depth)
else:
yield el
__depth -= 1
else:
yield el
一些例子:
# A
l = []
depth = 5
for i in range(depth):
el = i
for j in range(i):
el = [el]
l.append(el)
# [0, [1], [[2]], [[[3]]], [[[[4]]]]]
for i in range(depth):
print(list(flatten_gen(l, max_depth=i)))
# [0, [1], [[2]], [[[3]]], [[[[4]]]]]
# [0, 1, [2], [[3]], [[[4]]]]
# [0, 1, 2, [3], [[4]]]
# [0, 1, 2, 3, [4]]
# [0, 1, 2, 3, 4]
# B
l = [[1, 2], [3, 4, [5, 6, [7, [8, [9]]], 10], 12, [13]], 14, [15]]
for i in range(6):
print(list(flatten_gen(l, max_depth=i)))
# [[1, 2], [3, 4, [5, 6, [7, [8, [9]]], 10], 12, [13]], 14, [15]]
# [ 1, 2, 3, 4, [5, 6, [7, [8, [9]]], 10], 12, [13], 14, 15]
# [ 1, 2, 3, 4, 5, 6, [7, [8, [9]]], 10, 12, 13, 14, 15]
# [ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, [8, [9]], 10, 12, 13, 14, 15]
# [ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, [9], 10, 12, 13, 14, 15]
# [ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 12, 13, 14, 15]
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)
你可以使用第三方包iteration_utilities中的deepflatten:
>>> from iteration_utilities import deepflatten
>>> L = [[[1, 2, 3], [4, 5]], 6]
>>> list(deepflatten(L))
[1, 2, 3, 4, 5, 6]
>>> list(deepflatten(L, types=list)) # only flatten "inner" lists
[1, 2, 3, 4, 5, 6]
它是一个迭代器，所以你需要迭代它(例如用列表包装它或在循环中使用它)。在内部，它使用迭代方法而不是递归方法，并且它是作为C扩展编写的，因此它可以比纯python方法更快:
>>> %timeit list(deepflatten(L))
12.6 µs ± 298 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)
>>> %timeit list(deepflatten(L, types=list))
8.7 µs ± 139 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)
>>> %timeit list(flatten(L)) # Cristian - Python 3.x approach from https://stackoverflow.com/a/2158532/5393381
86.4 µs ± 4.42 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)
>>> %timeit list(flatten(L)) # Josh Lee - https://stackoverflow.com/a/2158522/5393381
107 µs ± 2.99 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)
>>> %timeit list(genflat(L, list)) # Alex Martelli - https://stackoverflow.com/a/2159079/5393381
23.1 µs ± 710 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)
我是iteration_utilities库的作者。
