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
我是python的新手，有lisp的背景。这是我想出的(检查lulz的var名称):
def flatten(lst):
if lst:
car,*cdr=lst
if isinstance(car,(list,tuple)):
if cdr: return flatten(car) + flatten(cdr)
return flatten(car)
if cdr: return [car] + flatten(cdr)
return [car]
似乎有用。测试:
flatten((1,2,3,(4,5,6,(7,8,(((1,2)))))))
返回:
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 1, 2]
其他回答
我是python的新手，有lisp的背景。这是我想出的(检查lulz的var名称):
def flatten(lst):
if lst:
car,*cdr=lst
if isinstance(car,(list,tuple)):
if cdr: return flatten(car) + flatten(cdr)
return flatten(car)
if cdr: return [car] + flatten(cdr)
return [car]
似乎有用。测试:
flatten((1,2,3,(4,5,6,(7,8,(((1,2)))))))
返回:
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 1, 2]
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
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
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]
用Python 3迭代解决
此解决方案可用于除str和bytes以外的所有对象。
from collections import Iterable
from collections import Iterator
def flat_iter(obj):
stack = [obj]
while stack:
element = stack.pop()
if element and isinstance(element, Iterator):
stack.append(element)
try:
stack.append(next(element))
except StopIteration:
stack.pop()
elif isinstance(element, Iterable) and not isinstance(element, (str, bytes)):
stack.append(iter(element))
else:
yield element
tree_list = [[(1,2,3),(4,5,6, (7,8, 'next element is 5')), (5,6), [[[3,4,5],'foo1'],'foo2'],'foo3']]
not_iterable = 10
it1 = flat_iter(tree_list)
it2 = flat_iter(not_iterable)
print(list(it1))
print(list(it2))
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8,下一个元素是5,5,6,3,4,5,‘foo1’,‘foo2’,‘foo3’) [10]
