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
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
>>>
其他回答
我在这里没有看到类似的帖子，只是从一个关于同一主题的封闭问题中得到的，但为什么不做这样的事情呢(如果你知道你想拆分的列表类型):
>>> a = [1, 2, 3, 5, 10, [1, 25, 11, [1, 0]]]
>>> g = str(a).replace('[', '').replace(']', '')
>>> b = [int(x) for x in g.split(',') if x.strip()]
你需要知道元素的类型，但我认为这是可以推广的，就速度而言，我认为它会更快。
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。
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]
这是我的递归flatten的函数版本，它可以处理元组和列表，并允许您抛出任何位置参数的混合。返回一个生成器，它会逐参数依次生成整个序列:
flatten = lambda *n: (e for a in n
for e in (flatten(*a) if isinstance(a, (tuple, list)) else (a,)))
用法:
l1 = ['a', ['b', ('c', 'd')]]
l2 = [0, 1, (2, 3), [[4, 5, (6, 7, (8,), [9]), 10]], (11,)]
print list(flatten(l1, -2, -1, l2))
['a', 'b', 'c', 'd', -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11]
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]
