是的，我知道这个主题之前已经讨论过（这里、这里、这里、这里），但据我所知，除了一个之外，所有解决方案都在这样的列表中失败：
L = [[[1, 2, 3], [4, 5]], 6]
所需的输出在哪里
[1, 2, 3, 4, 5, 6]
或者甚至更好，一个迭代器。我看到的唯一适用于任意嵌套的解决方案是在这个问题中找到：
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
flatten(L)
这是最好的模型吗？我忽略了什么吗？任何问题？
使用生成器函数可以使您的示例更易于阅读，并可能提高性能。
def flatten(l):
for el in l:
if isinstance(el, collections.Iterable) and not isinstance(el, basestring):
for sub in flatten(el):
yield sub
else:
yield el
我使用了2.6 中添加的Iterable ABC 。
在 Python 3 中，basestring不再存在，但您可以使用strand的元组bytes来获得相同的效果。
运算符一次从生成器yield from返回一个项目。这种用于委派给子生成器的语法是在 3.3 中添加的
from collections.abc import Iterable
def flatten(l):
for el in l:
if isinstance(el, Iterable) and not isinstance(el, (str, bytes)):
yield from flatten(el)
else:
yield el
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]
更简洁一些，但几乎相同。
使用递归和鸭子类型的生成器（针对 Python 3 更新）：
def flatten(L):
for item in L:
try:
yield from flatten(item)
except TypeError:
yield item
list(flatten([[[1, 2, 3], [4, 5]], 6]))
>>>[1, 2, 3, 4, 5, 6]
这是我的递归展平功能版本，它处理元组和列表，并允许您输入任何位置参数的组合。返回一个生成器，它按顺序生成整个序列，arg by arg：
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]
根据@Andrew 在评论中的要求，@unutbu 的非递归解决方案的生成器版本：
def genflat(l, ltypes=collections.Sequence):
l = list(l)
i = 0
while i < len(l):
while isinstance(l[i], ltypes):
if not l[i]:
l.pop(i)
i -= 1
break
else:
l[i:i + 1] = l[i]
yield l[i]
i += 1
此生成器的略微简化版本：
def genflat(l, ltypes=collections.Sequence):
l = list(l)
while l:
while l and isinstance(l[0], ltypes):
l[0:1] = l[0]
if l: yield l.pop(0)
这个版本flatten避免了 python 的递归限制（因此适用于任意深度的嵌套迭代）。它是一个可以处理字符串和任意迭代（甚至无限迭代）的生成器。
import itertools as IT
import collections
def flatten(iterable, ltypes=collections.Iterable):
remainder = iter(iterable)
while True:
first = next(remainder)
if isinstance(first, ltypes) and not isinstance(first, (str, bytes)):
remainder = IT.chain(first, remainder)
else:
yield first
以下是一些演示其用法的示例：
print(list(IT.islice(flatten(IT.repeat(1)),10)))
# [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]
print(list(IT.islice(flatten(IT.chain(IT.repeat(2,3),
{10,20,30},
'foo bar'.split(),
IT.repeat(1),)),10)))
# [2, 2, 2, 10, 20, 30, 'foo', 'bar', 1, 1]
print(list(flatten([[1,2,[3,4]]])))
# [1, 2, 3, 4]
seq = ([[chr(i),chr(i-32)] for i in range(ord('a'), ord('z')+1)] + list(range(0,9)))
print(list(flatten(seq)))
# ['a', 'A', 'b', 'B', 'c', 'C', 'd', 'D', 'e', 'E', 'f', 'F', 'g', 'G', 'h', 'H',
# 'i', 'I', 'j', 'J', 'k', 'K', 'l', 'L', 'm', 'M', 'n', 'N', 'o', 'O', 'p', 'P',
# 'q', 'Q', 'r', 'R', 's', 'S', 't', 'T', 'u', 'U', 'v', 'V', 'w', 'W', 'x', 'X',
# 'y', 'Y', 'z', 'Z', 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
虽然flatten可以处理无限生成器，但不能处理无限嵌套：
def infinitely_nested():
while True:
yield IT.chain(infinitely_nested(), IT.repeat(1))
print(list(IT.islice(flatten(infinitely_nested()), 10)))
# hangs
def flatten(xs):
res = []
def loop(ys):
for i in ys:
if isinstance(i, list):
loop(i)
else:
res.append(i)
loop(xs)
return res
这是另一个更有趣的答案......
import re
def Flatten(TheList):
a = str(TheList)
b,_Anon = re.subn(r'[\[,\]]', ' ', a)
c = b.split()
d = [int(x) for x in c]
return(d)
基本上，它将嵌套列表转换为字符串，使用正则表达式去除嵌套语法，然后将结果转换回（扁平）列表。
尝试创建一个可以在 Python 中展平不规则列表的函数很有趣，但这当然是 Python 的用途（让编程变得有趣）。以下生成器运行良好，但有一些注意事项：
def flatten(iterable):
try:
for item in iterable:
yield from flatten(item)
except TypeError:
yield iterable
它将展平您可能希望单独使用的数据类型（如bytearray、bytes和str对象）。此外，代码依赖于从不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。问题是你不应该能够展平不是可迭代的东西。它令人困惑，并给人以错误的印象。
>>> list(flatten(123))
[123]
>>>
下面的生成器与第一个几乎相同，但不存在试图展平不可迭代对象的问题。当给出不恰当的论点时，它会失败，正如人们所期望的那样。
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。TypeError但是，当给它一个不可迭代的对象时，新代码将引发 a 。下面显示了新行为的示例。
>>> 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
>>>
您可以deepflatten从 3rd 方包中使用iteration_utilities：
>>> 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，因此您需要对其进行迭代（例如，通过将其包装list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，并且它被编写为 C 扩展，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图书馆的作者。
虽然选择了一个优雅且非常 Pythonic 的答案，但我会提出我的解决方案，仅供参考：
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
请说出这段代码的好坏？
这是一个简单的函数，可以展平任意深度的列表。无递归，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
Pandas 有一个功能可以做到这一点。如您所述，它返回一个迭代器。
In [1]: import pandas
In [2]: pandas.core.common.flatten([[[1, 2, 3], [4, 5]], 6])
Out[2]: <generator object flatten at 0x7f12ade66200>
In [3]: list(pandas.core.common.flatten([[[1, 2, 3], [4, 5]], 6]))
Out[3]: [1, 2, 3, 4, 5, 6]
在尝试回答这样的问题时，您确实需要给出您作为解决方案提出的代码的限制。如果只是关于表演，我不会太介意，但作为解决方案提出的大多数代码（包括接受的答案）都无法展平任何深度大于 1000 的列表。
当我说大多数代码时，我的意思是所有使用任何形式的递归（或调用递归的标准库函数）的代码。所有这些代码都失败了，因为对于每个递归调用，（调用）堆栈都会增长一个单位，并且（默认）python 调用堆栈的大小为 1000。
如果您对调用堆栈不太熟悉，那么以下内容可能会有所帮助（否则您可以滚动到Implementation）。
想象一下，你进入一个带有编号房间的巨大地牢，寻找宝藏。你不知道这个地方，但你有一些关于如何找到宝藏的迹象。每个迹象都是一个谜（难度各不相同，但你无法预测它们会有多难）。你决定考虑一下节省时间的策略，你做了两个观察：
进入地牢时，您会注意到这里有一个小笔记本。你决定用它来写下你在解决一个谜语后离开的每个房间（进入一个新房间时），这样你就可以回到入口处。这是一个天才的想法，你甚至不会花一分钱来实施你的策略。
你进入地牢，成功解开了前 1001 个谜语，但是你没有计划好，你借来的笔记本里没有空间了。你决定放弃你的任务，因为你宁愿没有宝藏也不愿永远迷失在地牢里（这看起来确实很聪明）。
基本上，这与寻找宝藏完全一样。地牢是计算机的内存，你现在的目标不是寻找宝藏，而是计算一些函数（找到给定x的f(x)）。指示只是帮助您解决f(x)的子例程。您的策略与调用堆栈策略相同，笔记本是堆栈，房间是函数的返回地址：
x = ["over here", "am", "I"]
y = sorted(x) # You're about to enter a room named `sorted`, note down the current room address here so you can return back: 0x4004f4 (that room address looks weird)
# Seems like you went back from your quest using the return address 0x4004f4
# Let's see what you've collected
print(' '.join(y))
你在地牢中遇到的问题在这里是一样的，调用堆栈的大小是有限的（这里是 1000），因此，如果你输入了太多的函数而没有返回，那么你将填满调用堆栈并出现一个看起来像的错误比如“亲爱的冒险者，很抱歉，你的笔记本满了”：RecursionError: maximum recursion depth exceeded。请注意，您不需要递归来填充调用堆栈，但非递归程序不太可能调用 1000 个函数而不返回。同样重要的是要了解，一旦您从函数返回，调用堆栈就会从使用的地址中释放出来（因此名称为“堆栈”，返回地址在进入函数之前被压入并在返回时被拉出）。在简单递归的特殊情况下（一个函数f一次调用自身——一遍又一遍——）你将f一遍又一遍地进入，直到计算完成（直到找到宝藏），然后返回，f直到你回到你f最初调用的地方。调用堆栈将永远不会从任何东西中释放出来，直到它一个接一个地从所有返回地址中释放出来。
这实际上很简单：“如果您不知道递归可以走多深，请不要使用递归”。这并不总是正确的，因为在某些情况下，尾调用递归可以被优化 (TCO)。但在python中，情况并非如此，即使“写得很好”的递归函数也不会优化堆栈的使用。Guido 有一篇关于这个问题的有趣帖子：Tail Recursion Elimination。
有一种技术可以用来使任何递归函数迭代，我们可以称这种技术为自带笔记本。例如，在我们的特定情况下，我们只是在探索一个列表，进入一个房间就相当于进入一个子列表，你应该问自己的问题是我怎样才能从一个列表返回到它的父列表？答案并不复杂，重复以下直到stack为空：
address和indexin a推stack入（注意列表地址+索引也是一个地址，因此我们只使用调用堆栈使用的完全相同的技术）；yield它（或将它们添加到列表中）；stack return address(and index)返回父列表。另请注意，这等效于树中的 DFS，其中一些节点是子列表A = [1, 2]，而一些节点是简单项：0, 1, 2, 3, 4(for L = [0, [1,2], 3, 4])。树看起来像这样：
L
|
-------------------
| | | |
0 --A-- 3 4
| |
1 2
DFS 遍历前序是：L、0、A、1、2、3、4。请记住，为了实现迭代 DFS，您还“需要”一个堆栈。我之前提出的实现导致具有以下状态（对于stack和flat_list）：
init.: stack=[(L, 0)]
**0**: stack=[(L, 0)], flat_list=[0]
**A**: stack=[(L, 1), (A, 0)], flat_list=[0]
**1**: stack=[(L, 1), (A, 0)], flat_list=[0, 1]
**2**: stack=[(L, 1), (A, 1)], flat_list=[0, 1, 2]
**3**: stack=[(L, 2)], flat_list=[0, 1, 2, 3]
**3**: stack=[(L, 3)], flat_list=[0, 1, 2, 3, 4]
return: stack=[], flat_list=[0, 1, 2, 3, 4]
在此示例中，堆栈最大大小为 2，因为输入列表（以及树）的深度为 2。
对于实现，在 python 中，您可以通过使用迭代器而不是简单列表来简化一点。对（子）迭代器的引用将用于存储子列表返回地址（而不是同时具有列表地址和索引）。这没什么大的区别，但我觉得这更具可读性（而且速度也更快）：
def flatten(iterable):
return list(items_from(iterable))
def items_from(iterable):
cursor_stack = [iter(iterable)]
while cursor_stack:
sub_iterable = cursor_stack[-1]
try:
item = next(sub_iterable)
except StopIteration: # post-order
cursor_stack.pop()
continue
if is_list_like(item): # pre-order
cursor_stack.append(iter(item))
elif item is not None:
yield item # in-order
def is_list_like(item):
return isinstance(item, list)
另外，请注意在is_list_likeI haveisinstance(item, list)中，可以对其进行更改以处理更多输入类型，在这里我只想拥有最简单的版本，其中 (iterable) 只是一个列表。但你也可以这样做：
def is_list_like(item):
try:
iter(item)
return not isinstance(item, str) # strings are not lists (hmm...)
except TypeError:
return False
这将字符串视为“简单项目”，因此flatten_iter([["test", "a"], "b])将返回["test", "a", "b"]而不是["t", "e", "s", "t", "a", "b"]。请注意，在这种情况下，iter(item)每个项目都会被调用两次，让我们假设这是读者的练习，以使这个更清晰。
最后，请记住，您不能使用打印无限嵌套列表L，print(L)因为在内部它将使用对__repr__( RecursionError: maximum recursion depth exceeded while getting the repr of an object) 的递归调用。出于同样的原因，flatten涉及的解决方案str将失败并显示相同的错误消息。
如果你需要测试你的解决方案，你可以使用这个函数来生成一个简单的嵌套列表：
def build_deep_list(depth):
"""Returns a list of the form $l_{depth} = [depth-1, l_{depth-1}]$
with $depth > 1$ and $l_0 = [0]$.
"""
sub_list = [0]
for d in range(1, depth):
sub_list = [d, sub_list]
return sub_list
这给出了：build_deep_list(5)>>> [4, [3, [2, [1, [0]]]]]。
我更喜欢简单的答案。没有发电机。没有递归或递归限制。只是迭代：
def flatten(TheList):
listIsNested = True
while listIsNested: #outer loop
keepChecking = False
Temp = []
for element in TheList: #inner loop
if isinstance(element,list):
Temp.extend(element)
keepChecking = True
else:
Temp.append(element)
listIsNested = keepChecking #determine if outer loop exits
TheList = Temp[:]
return TheList
这适用于两个列表：一个内部 for 循环和一个外部 while 循环。
内部 for 循环遍历列表。如果它找到一个列表元素，它 (1) 使用 list.extend() 将该部分展平一层嵌套，并且 (2) 将 keepChecking 切换为 True。keepchecking 用于控制外部 while 循环。如果外部循环设置为 true，它会触发内部循环进行另一遍。
这些通行证一直在发生，直到找不到更多的嵌套列表。当最终在没有找到通过的情况下发生时，keepChecking 永远不会被触发为 true，这意味着 listIsNested 保持为 false 并且外部 while 循环退出。
然后返回展平列表。
测试运行
flatten([1,2,3,4,[100,200,300,[1000,2000,3000]]])
[1, 2, 3, 4, 100, 200, 300, 1000, 2000, 3000]
我没有在这里查看所有已经可用的答案，但这是我想出的一个衬里，借鉴了 lisp 的 first and rest list 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]
这是一个简单的和一个不那么简单的案例-
>>> 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]
>>>
这是compiler.ast.flatten2.7.5 中的实现：
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（如果你已经到过这里，你已经看过了）
另请注意：
2.6 版后已弃用：编译器包已在 Python 3 中删除。
完全hacky，但我认为它会工作（取决于你的data_type）
flat_list = ast.literal_eval("[%s]"%re.sub("[\[\]]","",str(the_list)))
我很惊讶没有人想到这一点。该死的递归我没有得到这里的高级人员所做的递归答案。无论如何，这是我对此的尝试。需要注意的是它非常特定于 OP 的用例
import re
L = [[[1, 2, 3], [4, 5]], 6]
flattened_list = re.sub("[\[\]]", "", str(L)).replace(" ", "").split(",")
new_list = list(map(int, flattened_list))
print(new_list)
输出：
[1, 2, 3, 4, 5, 6]
只需使用一个funcy库：
pip install funcy
import funcy
funcy.flatten([[[[1, 1], 1], 2], 3]) # returns generator
funcy.lflatten([[[[1, 1], 1], 2], 3]) # returns list
我在这里没有看到类似的帖子，只是从一个关于同一主题的封闭问题来到这里，但为什么不做这样的事情（如果你知道要拆分的列表的类型）：
>>> a = [1, 2, 3, 5, 10, [1, 25, 11, [1, 0]]]
>>> g = str(a).replace('[', '').replace(']', '')
>>> b = [int(x) for x in g.split(',') if x.strip()]
您需要知道元素的类型，但我认为这可以概括，并且在速度方面我认为它会更快。
这是另一种 py2 方法，我不确定它是最快的还是最优雅的还是最安全的……
from collections import Iterable
from itertools import imap, repeat, chain
def flat(seqs, ignore=(int, long, float, basestring)):
return repeat(seqs, 1) if any(imap(isinstance, repeat(seqs), ignore)) or not isinstance(seqs, Iterable) else chain.from_iterable(imap(flat, seqs))
它可以忽略您想要的任何特定（或派生）类型，它返回一个迭代器，因此您可以将其转换为任何特定容器，例如列表、元组、字典或简单地使用它以减少内存占用，无论好坏它可以处理初始的不可迭代对象，例如 int ...
请注意，大多数繁重的工作都是在 C 中完成的，因为据我所知，itertools 是如何实现的，所以虽然它是递归的，但 AFAIK 它不受 python 递归深度的限制，因为函数调用是在 C 中发生的，尽管这个并不意味着你受到内存的限制，特别是在 OS X 中，它的堆栈大小截至今天有一个硬限制（OS X Mavericks）......
有一种稍微快一点的方法，但便携性较差，只有在您可以假设输入的基本元素可以明确确定时才使用它，否则您将获得无限递归，并且 OS X 的堆栈大小有限，将相当快地抛出分段错误......
def flat(seqs, ignore={int, long, float, str, unicode}):
return repeat(seqs, 1) if type(seqs) in ignore or not isinstance(seqs, Iterable) else chain.from_iterable(imap(flat, seqs))
在这里，我们使用集合来检查类型，因此需要 O(1) 与 O(类型数) 来检查是否应该忽略一个元素，当然，任何具有指定忽略类型的派生类型的值都会失败，这就是它使用的原因str，unicode所以谨慎使用它......
测试：
import random
def test_flat(test_size=2000):
def increase_depth(value, depth=1):
for func in xrange(depth):
value = repeat(value, 1)
return value
def random_sub_chaining(nested_values):
for values in nested_values:
yield chain((values,), chain.from_iterable(imap(next, repeat(nested_values, random.randint(1, 10)))))
expected_values = zip(xrange(test_size), imap(str, xrange(test_size)))
nested_values = random_sub_chaining((increase_depth(value, depth) for depth, value in enumerate(expected_values)))
assert not any(imap(cmp, chain.from_iterable(expected_values), flat(chain(((),), nested_values, ((),)))))
>>> test_flat()
>>> list(flat([[[1, 2, 3], [4, 5]], 6]))
[1, 2, 3, 4, 5, 6]
>>>
$ uname -a
Darwin Samys-MacBook-Pro.local 13.3.0 Darwin Kernel Version 13.3.0: Tue Jun 3 21:27:35 PDT 2014; root:xnu-2422.110.17~1/RELEASE_X86_64 x86_64
$ python --version
Python 2.7.5
我使用递归来解决任何深度的嵌套列表
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做扁平化。或者您可以将其组合成一个功能。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]
不使用任何库：
def flat(l):
def _flat(l, r):
if type(l) is not list:
r.append(l)
else:
for i in l:
r = r + flat(i)
return r
return _flat(l, [])
# example
test = [[1], [[2]], [3], [['a','b','c'] , [['z','x','y']], ['d','f','g']], 4]
print flat(test) # prints [1, 2, 3, 'a', 'b', 'c', 'z', 'x', 'y', 'd', 'f', 'g', 4]
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
或者没有链接：
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)
最简单的方法是使用变形库使用pip install morph.
代码是：
import morph
list = [[[1, 2, 3], [4, 5]], 6]
flattened_list = morph.flatten(list) # returns [1, 2, 3, 4, 5, 6]
我是一个愚蠢的人，所以我会给出一个“愚蠢”的解决方案。所有这些递归都伤害了我的大脑。
flattened_list = []
nested_list = [[[1, 2, 3], [4, 5]], 6]
def flatten(nested_list, container):
for item in nested_list:
if isintance(item, list):
flatten(item, container)
else:
container.append(item)
>>> flatten(nested_list, flattened_list)
>>> flattened_list
[1, 2, 3, 4, 5, 6]
我知道它正在使用副作用，但这是我对递归的最好理解
我知道已经有很多很棒的答案，但我想添加一个使用函数式编程方法解决问题的答案。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]
这将展平列表或字典（或字典列表或字典等）。它假定值是字符串，并创建一个字符串，将每个项目与分隔符参数连接起来。如果你愿意，你可以使用分隔符将结果拆分为一个列表对象。如果下一个值是列表或字符串，它使用递归。使用 key 参数来判断您是想要字典对象中的键还是值（将键设置为 false）。
def flatten_obj(n_obj, key=True, my_sep=''):
my_string = ''
if type(n_obj) == list:
for val in n_obj:
my_sep_setter = my_sep if my_string != '' else ''
if type(val) == list or type(val) == dict:
my_string += my_sep_setter + flatten_obj(val, key, my_sep)
else:
my_string += my_sep_setter + val
elif type(n_obj) == dict:
for k, v in n_obj.items():
my_sep_setter = my_sep if my_string != '' else ''
d_val = k if key else v
if type(v) == list or type(v) == dict:
my_string += my_sep_setter + flatten_obj(v, key, my_sep)
else:
my_string += my_sep_setter + d_val
elif type(n_obj) == str:
my_sep_setter = my_sep if my_string != '' else ''
my_string += my_sep_setter + n_obj
return my_string
return my_string
print(flatten_obj(['just', 'a', ['test', 'to', 'try'], 'right', 'now', ['or', 'later', 'today'],
[{'dictionary_test': 'test'}, {'dictionary_test_two': 'later_today'}, 'my power is 9000']], my_sep=', ')
产量：
just, a, test, to, try, right, now, or, later, today, dictionary_test, dictionary_test_two, my power is 9000
我不确定这是否一定更快或更有效，但这就是我所做的：
def flatten(lst):
return eval('[' + str(lst).replace('[', '').replace(']', '') + ']')
L = [[[1, 2, 3], [4, 5]], 6]
print(flatten(L))
此处的flatten函数将列表转换为字符串，取出所有方括号，将方括号重新附加到两端，然后将其转换回列表。
虽然，如果您知道字符串列表中会有方括号，例如[[1, 2], "[3, 4] and [5]"]，您将不得不做其他事情。
这是python2上扁平化的一个简单实现
flatten=lambda l: reduce(lambda x,y:x+y,map(flatten,l),[]) if isinstance(l,list) else [l]
test=[[1,2,3,[3,4,5],[6,7,[8,9,[10,[11,[12,13,14]]]]]],]
print flatten(test)
#output [1, 2, 3, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14]
没有递归或嵌套循环。几行。格式良好且易于阅读：
def flatten_deep(arr: list):
""" Flattens arbitrarily-nested list `arr` into single-dimensional. """
while arr:
if isinstance(arr[0], list): # Checks whether first element is a list
arr = arr[0] + arr[1:] # If so, flattens that first element one level
else:
yield arr.pop(0) # Otherwise yield as part of the flat array
flatten_deep(L)
从我自己的代码https://github.com/jorgeorpinel/flatten_nested_lists/blob/master/flatten.py
如果您喜欢递归，这可能是您感兴趣的解决方案：
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，我是从我不久前编写的一些实践方案代码中改编而来的。
享受！
我是 python 新手，来自 lisp 背景。这就是我想出的（查看 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]
似乎工作。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]
无耻地从我自己对另一个问题的回答中拿走。
这个功能
isinstance，因为它是邪恶的并且会破坏鸭子打字。reduce递归使用。必须有一个答案使用reduce。下面的代码：
def flattener(left, right):
try:
res = reduce(flattener, right, left)
except TypeError:
left.append(right)
res = left
return res
def flatten(seq):
return reduce(flattener, seq, [])
>>> nested_list = [0, [1], [[[[2]]]],
[3, [], [4, 5]],
[6, [7, 8],
9, [[[]], 10,
[]]],
11, [], [],
[12]]
>>> flatten(nested_list)
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]
我们也可以使用python的'type'函数。迭代列表时，我们检查项目是否为列表。如果不是，我们“附加”它，否则我们“扩展”它。这是一个示例代码 -
l=[1,2,[3,4],5,[6,7,8]]
x=[]
for i in l:
if type(i) is list:
x.extend(i)
else:
x.append(i)
print x
输出：
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
有关 append() 和 extend() 的更多信息，请查看此网站： https ://docs.python.org/2/tutorial/datastructures.html
Python-3
from collections import Iterable
L = [[[1, 2, 3], [4, 5]], 6,[7,[8,9,[10]]]]
def flatten(thing):
result = []
if isinstance(thing, Iterable):
for item in thing:
result.extend(flatten(item))
else:
result.append(thing)
return result
flat = flatten(L)
print(flat)
此解决方案可能适用于除 str 和 bytes 之外的所有对象。
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]
从我之前的回答来看，这个函数可以使我能想到的大多数情况变平。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
循环列表
>>> 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 dicts 的列表（或其他不展平的对象）
>>> list(flatten([1,2, {'a':1, 'b':2}, 'text'], keepcls=(dict, str)))
[1, 2, {'a': 1, 'b': 2}, 'text']
任何迭代
>>> list(flatten((x for x in [1,2, set([3,(4,5),6])])))
[1, 2, 4, 5, 3, 6]
您可能希望保留一些默认类
keepcls以使调用函数更简洁。
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
导入集合
def 展平（l）：
对于 l 中的 el：
如果 isinstance(el, collections.Iterable) 而不是 isinstance(el, (str, bytes))：
flatten(el) 的产量
别的：
产量
%%timeit -n 1000
list(flatten(l))
每个循环 320 µs ± 14.3 µs（7 次运行的平均值 ± 标准偏差，每次 1000 个循环）
%%timeit -n 1000
Flatten(l)
每个循环 60 µs ± 10.2 µs（7 次运行的平均值 ± 标准偏差，每次 1000 个循环）
list(flatten(l)) == Flatten(l)
真的
def flatten(item) -> list:
if not isinstance(item, list): return item
return reduce(lambda x, y: x + [y] if not isinstance(y, list) else x + [*flatten(y)], item, [])
两行减少功能。
我修改了已接受答案的代码并添加了一个关键字max_depth以仅展平到指定的深度。max_depth=0意味着，列表保持原样。也许有人可以使用它：
def flatten(l, __depth=0, max_depth=100):
for el in l:
if isinstance(el, collections.Iterable) and not isinstance(el, (str, bytes)):
__depth += 1
if __depth <= max_depth:
yield from flatten(el, __depth=__depth, max_depth=max_depth)
else:
yield el
__depth -= 1
else:
yield el
一些例子：
# A
l = []
depth = 5
for i in range(depth):
el = i
for j in range(i):
el = [el]
l.append(el)
# [0, [1], [[2]], [[[3]]], [[[[4]]]]]
for i in range(depth):
print(list(flatten_gen(l, max_depth=i)))
# [0, [1], [[2]], [[[3]]], [[[[4]]]]]
# [0, 1, [2], [[3]], [[[4]]]]
# [0, 1, 2, [3], [[4]]]
# [0, 1, 2, 3, [4]]
# [0, 1, 2, 3, 4]
# B
l = [[1, 2], [3, 4, [5, 6, [7, [8, [9]]], 10], 12, [13]], 14, [15]]
for i in range(6):
print(list(flatten_gen(l, max_depth=i)))
# [[1, 2], [3, 4, [5, 6, [7, [8, [9]]], 10], 12, [13]], 14, [15]]
# [ 1, 2, 3, 4, [5, 6, [7, [8, [9]]], 10], 12, [13], 14, 15]
# [ 1, 2, 3, 4, 5, 6, [7, [8, [9]]], 10, 12, 13, 14, 15]
# [ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, [8, [9]], 10, 12, 13, 14, 15]
# [ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, [9], 10, 12, 13, 14, 15]
# [ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 12, 13, 14, 15]
该解决方案基于python的iteration-utilities库及其功能 deepflatten
from iteration_utilities import deepflatten
list(deepflatten(test))
认为以下可能适用于python 3：
def get_flat_iter(xparent):
try:
r = xparent
if hasattr(xx, '__iter__'):
iparent = iter(xparent)
if iparent != xparent:
r = map(a, xparent)
finally:
pass
return r
irregular_list = [1, [2, [3, 4]]]
flat_list = list(irregular_list)
print(flat_list) # [1, 2, 3, 4]
大多数答案都是使用循环来遍历这些项目。在这里，我有一个使用 EAFP 方式做事的变体：尝试在您的输入上获取一个迭代器，如果它成功，首先在第一个元素上运行您的函数，然后在该迭代器的其余部分上运行。如果你不能得到一个迭代器，或者它是一个字符串或字节对象：yield 元素。
感谢 A. Kareem 的建议，他发现我的代码非常慢，因为字符串和字节对象的递归花费了太长时间，这是我的代码的改进版本。
def flatten(x, it = None):
try:
if type(x) in (str, bytes):
yield x
else:
if not it:
it = iter(x)
yield from flatten(next(it))
if type(x) not in (str, bytes):
yield from flatten(x, it)
except StopIteration:
pass
except Exception:
yield x
oldlist = [1,[[[["test",3]]]],((4,5,6)),[ bytes("test", encoding="utf-8"),7,[8,9]]]
newlist = [ x for x in flatten(oldlist) ]
print(newlist)
# [1, 'test', 3, 4, 5, 6, b'test', 7, 8, 9]
我试过在不使用任何库的情况下解决它。只需使用两个嵌套函数即可完成这项工作。
def first(list_to_flatten):
a = []
def second(list_to_flatten):
for i in list_to_flatten:
if type(i) is not list:
a.append(i)
else:
list_to_flatten = i
second(list_to_flatten)
second(list_to_flatten)
return a
list_to_flatten = [1, 2, [3, 4, [5, 6, [7, 8, [9, 10]]]]]
a = first(list_to_flatten)
print(a)
>>> [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
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]
不使用实例的简单函数
L = [[[1, 2, 3], [4, 5]], 6]
l1 = []
def FlattenList(List1):
for i in range(len(List1)):
if type(List1[i]) == type([]):
FlattenList(List1[i])
else:
l1.append(List1[i])
return l1
FlattenList(L)
[1, 2, 3, 4, 5, 6]