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
L2 = [o for k in [[j] if not isinstance(j,list) else j for j in [k for i in [[m] if not
isinstance(m,list) else m for m in L] for k in i]] for o in k]
其他回答
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
>>>
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)
如果你喜欢递归，这可能是你感兴趣的解决方案:
def f(E):
if E==[]:
return []
elif type(E) != list:
return [E]
else:
a = f(E[0])
b = f(E[1:])
a.extend(b)
return a
实际上，这是从我以前写的一些Scheme代码中改编而来的。
享受吧!
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]
