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]
其他回答
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。
虽然已经选择了一个优雅和非常python的答案，但我将提出我的解决方案，只是为了回顾:
def flat(l):
ret = []
for i in l:
if isinstance(i, list) or isinstance(i, tuple):
ret.extend(flat(i))
else:
ret.append(i)
return ret
请告诉我这个代码是好是坏?
该解决方案基于python的迭代实用程序库及其函数deepflatten
from iteration_utilities import deepflatten
list(deepflatten(test))
我知道已经有很多很棒的答案，但我想添加一个答案，使用函数式编程方法来解决这个问题。在这个答案中，我使用了双重递归:
def flatten_list(seq):
if not seq:
return []
elif isinstance(seq[0],list):
return (flatten_list(seq[0])+flatten_list(seq[1:]))
else:
return [seq[0]]+flatten_list(seq[1:])
print(flatten_list([1,2,[3,[4],5],[6,7]]))
输出:
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
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。
