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

这是一个简单的函数,它将任意深度的列表平展。不递归,避免堆栈溢出。

from copy import deepcopy

def flatten_list(nested_list):
    """Flatten an arbitrarily nested list, without recursion (to avoid
    stack overflows). Returns a new list, the original list is unchanged.

    >> list(flatten_list([1, 2, 3, [4], [], [[[[[[[[[5]]]]]]]]]]))
    [1, 2, 3, 4, 5]
    >> list(flatten_list([[1, 2], 3]))
    [1, 2, 3]

    """
    nested_list = deepcopy(nested_list)

    while nested_list:
        sublist = nested_list.pop(0)

        if isinstance(sublist, list):
            nested_list = sublist + nested_list
        else:
            yield sublist

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]

我的解决方案:

import collections


def flatten(x):
    if isinstance(x, collections.Iterable):
        return [a for i in x for a in flatten(i)]
    else:
        return [x]

更简洁一点,但基本相同。

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]

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