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
使用递归和duck类型的生成器(为Python 3更新):
def flatten(L):
for item in L:
try:
yield from flatten(item)
except TypeError:
yield item
list(flatten([[[1, 2, 3], [4, 5]], 6]))
>>>[1, 2, 3, 4, 5, 6]
其他回答
只需使用函数库: PIP安装功能
import funcy
funcy.flatten([[[[1, 1], 1], 2], 3]) # returns generator
funcy.lflatten([[[[1, 1], 1], 2], 3]) # returns list
我试过不使用任何库来解决它。只需使用两个嵌套函数即可。
def first(list_to_flatten):
a = []
def second(list_to_flatten):
for i in list_to_flatten:
if type(i) is not list:
a.append(i)
else:
list_to_flatten = i
second(list_to_flatten)
second(list_to_flatten)
return a
list_to_flatten = [1, 2, [3, 4, [5, 6, [7, 8, [9, 10]]]]]
a = first(list_to_flatten)
print(a)
>>> [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
使用生成器函数可以使示例更易于阅读并提高性能。
Python 2
使用2.6中添加的Iterable ABC:
from collections import Iterable
def flatten(xs):
for x in xs:
if isinstance(x, Iterable) and not isinstance(x, basestring):
for item in flatten(x):
yield item
else:
yield x
Python 3
在Python 3中，basestring不再是，但元组(str, bytes)具有相同的效果。此外，yield from操作符每次从生成器返回一个项。
from collections.abc import Iterable
def flatten(xs):
for x in xs:
if isinstance(x, Iterable) and not isinstance(x, (str, bytes)):
yield from flatten(x)
else:
yield x
熊猫有这样的功能。它返回一个迭代器。
In [1]: import pandas
In [2]: pandas.core.common.flatten([[[1, 2, 3], [4, 5]], 6])
Out[2]: <generator object flatten at 0x7f12ade66200>
In [3]: list(pandas.core.common.flatten([[[1, 2, 3], [4, 5]], 6]))
Out[3]: [1, 2, 3, 4, 5, 6]
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]
