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
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。
其他回答
我没有在这里讨论所有已经可用的答案，但这里有一个我想到的语句，借鉴了lisp的第一和其余列表处理方式
def flatten(l): return flatten(l[0]) + (flatten(l[1:]) if len(l) > 1 else []) if type(l) is list else [l]
这里有一个简单的和一个不那么简单的例子
>>> flatten([1,[2,3],4])
[1, 2, 3, 4]
>>> flatten([1, [2, 3], 4, [5, [6, {'name': 'some_name', 'age':30}, 7]], [8, 9, [10, [11, [12, [13, {'some', 'set'}, 14, [15, 'some_string'], 16], 17, 18], 19], 20], 21, 22, [23, 24], 25], 26, 27, 28, 29, 30])
[1, 2, 3, 4, 5, 6, {'age': 30, 'name': 'some_name'}, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, set(['set', 'some']), 14, 15, 'some_string', 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30]
>>>
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。
从我之前的回答来看，这个函数使我能想到的大多数情况变得平坦。我相信这适用于python 2.3。
def flatten(item, keepcls=(), keepobj=()):
if not hasattr(item, '__iter__') or isinstance(item, keepcls) or item in keepobj:
yield item
else:
for i in item:
for j in flatten(i, keepcls, keepobj + (item,)):
yield j
循环链表
>>> list(flatten([1, 2, [...], 3]))
[1, 2, [1, 2, [...], 3], 3]
深度优先列表
>>> list(flatten([[[1, 2, 3], [4, 5]], 6]))
[1, 2, 3, 4, 5, 6]
嵌套重复列表:
>>> list(flatten([[1,2],[1,[1,2]],[1,2]]))
[1, 2, 1, 1, 2, 1, 2]
带有字典的列表(或其他不要压平的对象)
>>> list(flatten([1,2, {'a':1, 'b':2}, 'text'], keepcls=(dict, str)))
[1, 2, {'a': 1, 'b': 2}, 'text']
任何iterable
>>> list(flatten((x for x in [1,2, set([3,(4,5),6])])))
[1, 2, 4, 5, 3, 6]
您可能希望在keepcls中保留一些默认类来进行调用 函数更简洁。
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]
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
