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

完全hack,但我认为它会工作(取决于你的data_type)

flat_list = ast.literal_eval("[%s]"%re.sub("[\[\]]","",str(the_list)))

其他回答

下面是2.7.5中的compiler.ast.flatten实现:

def flatten(seq):
    l = []
    for elt in seq:
        t = type(elt)
        if t is tuple or t is list:
            for elt2 in flatten(elt):
                l.append(elt2)
        else:
            l.append(elt)
    return l

有更好、更快的方法(如果你已经到达这里,你已经看到它们了)

还要注意:

2.6版后已移除:在Python 3中已移除编译器包。

这个答案的一个更有效的版本是:https://stackoverflow.com/a/20495215/8887313

如果您可以控制列表的创建并愿意更改它,那么使用deque(而不是pop(0)和列表contatenation)会更有效。

import collections

def flatten_and_consume(nested_deque: collections.deque):
    while nested_deque:
        elt = nested_deque.popleft()

        elt_is_sublist = isinstance(elt, collections.deque)
        if elt_is_sublist:
            nested_deque.extendleft(reversed(elt))
        else:
            yield elt

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

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)

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