Как составить плоский список из списка списков

StackOverflow https://stackoverflow.com/questions/952914

Вопрос

Интересно, есть ли ярлык для создания простого списка из list списков в Python.

Я могу сделать это за for цикл, но, может быть, есть какой-нибудь классный "однострочник"?Я попробовал это с уменьшить, но я получаю сообщение об ошибке.

Код

l = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7], [8, 9]]
reduce(lambda x, y: x.extend(y), l)

Сообщение об ошибке

Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "<stdin>", line 1, in <lambda>
AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'extend'
Это было полезно?

Решение

Дан список списков l,

flat_list = [item for sublist in l for item in sublist]

что означает:

flat_list = []
for sublist in l:
    for item in sublist:
        flat_list.append(item)

это быстрее, чем ярлыки, опубликованные до сих пор.(l это список, который нужно выровнять.)

Вот соответствующая функция:

flatten = lambda l: [item for sublist in l for item in sublist]

В качестве доказательства вы можете использовать timeit модуль в стандартной библиотеке:

$ python -mtimeit -s'l=[[1,2,3],[4,5,6], [7], [8,9]]*99' '[item for sublist in l for item in sublist]'
10000 loops, best of 3: 143 usec per loop
$ python -mtimeit -s'l=[[1,2,3],[4,5,6], [7], [8,9]]*99' 'sum(l, [])'
1000 loops, best of 3: 969 usec per loop
$ python -mtimeit -s'l=[[1,2,3],[4,5,6], [7], [8,9]]*99' 'reduce(lambda x,y: x+y,l)'
1000 loops, best of 3: 1.1 msec per loop

Объяснение:ярлыки, основанные на + (включая подразумеваемое использование в sum) являются, по необходимости, O(L**2) когда имеется L подсписков - поскольку список промежуточных результатов становится длиннее, на каждом шаге выделяется новый объект списка промежуточных результатов, и все элементы в предыдущем промежуточном результате должны быть скопированы (а также добавлено несколько новых в конце).Итак, для простоты и без фактической потери общности, допустим, у вас есть L подсписков по I элементов в каждом:первые I элементы копируются туда и обратно L-1 раз, вторые I элементы L-2 раза и так далее;общее количество копий в I раз больше суммы x для исключенных x от 1 до L, т. е., I * (L**2)/2.

Понимание списка просто генерирует один список один раз и копирует каждый элемент (из его первоначального места жительства в список результатов) также ровно один раз.

Другие советы

Вы можете использовать itertools.chain():

>>> import itertools
>>> list2d = [[1,2,3],[4,5,6], [7], [8,9]]
>>> merged = list(itertools.chain(*list2d))

или, на Python >=2.6, используйте itertools.chain.from_iterable() который не требует распаковки списка:

>>> import itertools
>>> list2d = [[1,2,3],[4,5,6], [7], [8,9]]
>>> merged = list(itertools.chain.from_iterable(list2d))

Такой подход, возможно, более удобочитаем, чем [item for sublist in l for item in sublist] и, кажется, тоже быстрее:

[me@home]$ python -mtimeit -s'l=[[1,2,3],[4,5,6], [7], [8,9]]*99;import itertools' 'list(itertools.chain.from_iterable(l))'
10000 loops, best of 3: 24.2 usec per loop
[me@home]$ python -mtimeit -s'l=[[1,2,3],[4,5,6], [7], [8,9]]*99' '[item for sublist in l for item in sublist]'
10000 loops, best of 3: 45.2 usec per loop
[me@home]$ python -mtimeit -s'l=[[1,2,3],[4,5,6], [7], [8,9]]*99' 'sum(l, [])'
1000 loops, best of 3: 488 usec per loop
[me@home]$ python -mtimeit -s'l=[[1,2,3],[4,5,6], [7], [8,9]]*99' 'reduce(lambda x,y: x+y,l)'
1000 loops, best of 3: 522 usec per loop
[me@home]$ python --version
Python 2.7.3

Примечание от автора:Это неэффективно.Но весело, потому что моноиды они потрясающие.Это не подходит для производственного кода Python.

>>> sum(l, [])
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

Это просто суммирует элементы iterable, переданные в первом аргументе, обрабатывая второй аргумент как начальное значение суммы (если не задано, 0 используется вместо этого, и в этом случае вы получите сообщение об ошибке).

Поскольку вы суммируете вложенные списки, вы фактически получаете [1,3]+[2,4] в результате sum([[1,3],[2,4]],[]), который равен [1,3,2,4].

Обратите внимание, что это работает только со списками списков.Для списков списков списков вам понадобится другое решение.

Я протестировал большинство предложенных решений с совершенный план (мой любимый проект, по сути, обертка вокруг timeit), и нашел

functools.reduce(operator.iconcat, a, [])

чтобы быть самым быстрым решением.(operator.iadd одинаково быстр.)

enter image description here

Код для воспроизведения сюжета:

import functools
import itertools
import numpy
import operator
import perfplot


def forfor(a):
    return [item for sublist in a for item in sublist]


def sum_brackets(a):
    return sum(a, [])


def functools_reduce(a):
    return functools.reduce(operator.concat, a)


def functools_reduce_iconcat(a):
    return functools.reduce(operator.iconcat, a, [])


def itertools_chain(a):
    return list(itertools.chain.from_iterable(a))


def numpy_flat(a):
    return list(numpy.array(a).flat)


def numpy_concatenate(a):
    return list(numpy.concatenate(a))


perfplot.show(
    setup=lambda n: [list(range(10))] * n,
    kernels=[
        forfor, sum_brackets, functools_reduce, functools_reduce_iconcat,
        itertools_chain, numpy_flat, numpy_concatenate
        ],
    n_range=[2**k for k in range(16)],
    logx=True,
    logy=True,
    xlabel='num lists'
    )

from functools import reduce #python 3

>>> l = [[1,2,3],[4,5,6], [7], [8,9]]
>>> reduce(lambda x,y: x+y,l)
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

В extend() метод в вашем примере изменяет x вместо того, чтобы возвращать полезное значение (которое reduce() ожидает).

Более быстрый способ сделать reduce версия была бы

>>> import operator
>>> l = [[1,2,3],[4,5,6], [7], [8,9]]
>>> reduce(operator.concat, l)
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

Вот общий подход, который применим к числа, струны, вложенный списки и смешанный контейнеры.

Код

#from typing import Iterable 
from collections import Iterable                            # < py38


def flatten(items):
    """Yield items from any nested iterable; see Reference."""
    for x in items:
        if isinstance(x, Iterable) and not isinstance(x, (str, bytes)):
            for sub_x in flatten(x):
                yield sub_x
        else:
            yield x

Примечания:

ДЕМОНСТРАЦИЯ

lst = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7], [8, 9]]
list(flatten(lst))                                         # nested lists
# [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

mixed = [[1, [2]], (3, 4, {5, 6}, 7), 8, "9"]              # numbers, strs, nested & mixed
list(flatten(mixed))
# [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, '9']

Ссылка

  • Этот раствор изменен по рецепту, приведенному в Бизли, Д.и Б.Джонс.Рецепт 4.14, Поваренная книга на Python, 3-е изд., O'Reilly Media Inc.Севастополь, Калифорния:2013.
  • Нашел более ранний ТАК что публикуйте, возможно, оригинальная демонстрация.

Если вы хотите сгладить структуру данных, в которой вы не знаете, насколько глубоко она вложена, вы могли бы использовать iteration_utilities.deepflatten1

>>> from iteration_utilities import deepflatten

>>> l = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7], [8, 9]]
>>> list(deepflatten(l, depth=1))
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

>>> l = [[1, 2, 3], [4, [5, 6]], 7, [8, 9]]
>>> list(deepflatten(l))
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

Это генератор, поэтому вам нужно привести результат к list или явно повторите его.

Чтобы выровнять только один уровень, и если каждый из элементов сам по себе является итеративным, вы также можете использовать iteration_utilities.flatten который сам по себе является всего лишь тонкой оберткой вокруг itertools.chain.from_iterable:

>>> from iteration_utilities import flatten
>>> l = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7], [8, 9]]
>>> list(flatten(l))
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

Просто чтобы добавить некоторые тайминги (на основе ответа Нико Шлемера, который не включал функцию, представленную в этом ответе):

enter image description here

Это логарифмический график, рассчитанный на огромный диапазон охватываемых значений.Для качественного рассуждения:Чем ниже, тем лучше.

Результаты показывают, что если iterable содержит только несколько внутренних iterables, то sum будет самым быстрым, однако для длинных итераций только itertools.chain.from_iterable, iteration_utilities.deepflatten или вложенное понимание имеет разумную производительность с itertools.chain.from_iterable быть самым быстрым (как уже заметил Нико Шлемер).

from itertools import chain
from functools import reduce
from collections import Iterable  # or from collections.abc import Iterable
import operator
from iteration_utilities import deepflatten

def nested_list_comprehension(lsts):
    return [item for sublist in lsts for item in sublist]

def itertools_chain_from_iterable(lsts):
    return list(chain.from_iterable(lsts))

def pythons_sum(lsts):
    return sum(lsts, [])

def reduce_add(lsts):
    return reduce(lambda x, y: x + y, lsts)

def pylangs_flatten(lsts):
    return list(flatten(lsts))

def flatten(items):
    """Yield items from any nested iterable; see REF."""
    for x in items:
        if isinstance(x, Iterable) and not isinstance(x, (str, bytes)):
            yield from flatten(x)
        else:
            yield x

def reduce_concat(lsts):
    return reduce(operator.concat, lsts)

def iteration_utilities_deepflatten(lsts):
    return list(deepflatten(lsts, depth=1))


from simple_benchmark import benchmark

b = benchmark(
    [nested_list_comprehension, itertools_chain_from_iterable, pythons_sum, reduce_add,
     pylangs_flatten, reduce_concat, iteration_utilities_deepflatten],
    arguments={2**i: [[0]*5]*(2**i) for i in range(1, 13)},
    argument_name='number of inner lists'
)

b.plot()

1 Отказ от ответственности:Я автор этой библиотеки

Я беру свое заявление обратно.сумма не является победителем.Хотя это быстрее, когда список небольшой.Но производительность значительно снижается при использовании больших списков. 

>>> timeit.Timer(
        '[item for sublist in l for item in sublist]',
        'l=[[1, 2, 3], [4, 5, 6, 7, 8], [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]] * 10000'
    ).timeit(100)
2.0440959930419922

Версия sum все еще работает больше минуты, и она еще не завершила обработку!

Для средних списков:

>>> timeit.Timer(
        '[item for sublist in l for item in sublist]',
        'l=[[1, 2, 3], [4, 5, 6, 7, 8], [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]] * 10'
    ).timeit()
20.126545906066895
>>> timeit.Timer(
        'reduce(lambda x,y: x+y,l)',
        'l=[[1, 2, 3], [4, 5, 6, 7, 8], [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]] * 10'
    ).timeit()
22.242258071899414
>>> timeit.Timer(
        'sum(l, [])',
        'l=[[1, 2, 3], [4, 5, 6, 7, 8], [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]] * 10'
    ).timeit()
16.449732065200806

Использование небольших списков и timeit:число=1000000

>>> timeit.Timer(
        '[item for sublist in l for item in sublist]',
        'l=[[1, 2, 3], [4, 5, 6, 7, 8], [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]]'
    ).timeit()
2.4598159790039062
>>> timeit.Timer(
        'reduce(lambda x,y: x+y,l)',
        'l=[[1, 2, 3], [4, 5, 6, 7, 8], [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]]'
    ).timeit()
1.5289170742034912
>>> timeit.Timer(
        'sum(l, [])',
        'l=[[1, 2, 3], [4, 5, 6, 7, 8], [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]]'
    ).timeit()
1.0598428249359131

Кажется, существует путаница с operator.add!Когда вы складываете два списка вместе, правильным термином для этого является concat, не добавлять. operator.concat это то, что вам нужно использовать.

Если вы думаете о функциональности, это так же просто, как это::

>>> from functools import reduce
>>> list2d = ((1, 2, 3), (4, 5, 6), (7,), (8, 9))
>>> reduce(operator.concat, list2d)
(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9)

Вы видите, что reduce учитывает тип последовательности, поэтому, когда вы предоставляете кортеж, вы получаете обратно кортеж.Давайте попробуем со списком::

>>> list2d = [[1, 2, 3],[4, 5, 6], [7], [8, 9]]
>>> reduce(operator.concat, list2d)
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

Ага, ты получишь обратно список.

Как насчет производительности::

>>> list2d = [[1, 2, 3],[4, 5, 6], [7], [8, 9]]
>>> %timeit list(itertools.chain.from_iterable(list2d))
1000000 loops, best of 3: 1.36 µs per loop

from_iterable это довольно быстро!Но это не идет ни в какое сравнение с уменьшением concat.

>>> list2d = ((1, 2, 3),(4, 5, 6), (7,), (8, 9))
>>> %timeit reduce(operator.concat, list2d)
1000000 loops, best of 3: 492 ns per loop

Почему вы используете extend?

reduce(lambda x, y: x+y, l)

Это должно сработать нормально.

Рассмотрите возможность установки more_itertools посылка.

> pip install more_itertools

Он поставляется с реализацией для flatten (Источник, из рецепты itertools):

import more_itertools


lst = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7], [8, 9]]
list(more_itertools.flatten(lst))
# [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

Начиная с версии 2.4, вы можете сглаживать более сложные вложенные итерации с помощью more_itertools.collapse (Источник, предоставлено abarnet).

lst = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7], [8, 9]]
list(more_itertools.collapse(lst)) 
# [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

lst = [[1, 2, 3], [[4, 5, 6]], [[[7]]], 8, 9]              # complex nesting
list(more_itertools.collapse(lst))
# [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

Причина, по которой ваша функция не сработала:extend расширяет массив на месте и не возвращает его.Вы все еще можете вернуть x из lambda, используя какой-нибудь трюк:

reduce(lambda x,y: x.extend(y) or x, l)

Примечание:расширение более эффективно, чем + в списках.

Не изобретайте велосипед заново, если вы используете Джанго:

>>> from django.contrib.admin.utils import flatten
>>> l = [[1,2,3], [4,5], [6]]
>>> flatten(l)
>>> [1, 2, 3, 4, 5, 6]

...Панды:

>>> from pandas.core.common import flatten
>>> list(flatten(l))

...Итерационные инструменты:

>>> import itertools
>>> flatten = itertools.chain.from_iterable
>>> list(flatten(l))

...Matplotlib - Файл

>>> from matplotlib.cbook import flatten
>>> list(flatten(l))

...Единый Путь:

>>> from unipath.path import flatten
>>> list(flatten(l))

...Инструменты настройки:

>>> from setuptools.namespaces import flatten
>>> list(flatten(l))

def flatten(l, a):
    for i in l:
        if isinstance(i, list):
            flatten(i, a)
        else:
            a.append(i)
    return a

print(flatten([[[1, [1,1, [3, [4,5,]]]], 2, 3], [4, 5],6], []))

# [1, 1, 1, 3, 4, 5, 2, 3, 4, 5, 6]

Плохой особенностью функции Anil, описанной выше, является то, что она требует, чтобы пользователь всегда вручную указывал, что второй аргумент должен быть пустым списком [].Вместо этого это должно быть значение по умолчанию.Из-за того, как работают объекты Python, они должны быть установлены внутри функции, а не в аргументах.

Вот рабочая функция:

def list_flatten(l, a=None):
    #check a
    if a is None:
        #initialize with empty list
        a = []

    for i in l:
        if isinstance(i, list):
            list_flatten(i, a)
        else:
            a.append(i)
    return a

Тестирование:

In [2]: lst = [1, 2, [3], [[4]],[5,[6]]]

In [3]: lst
Out[3]: [1, 2, [3], [[4]], [5, [6]]]

In [11]: list_flatten(lst)
Out[11]: [1, 2, 3, 4, 5, 6]

matplotlib.cbook.flatten() будет работать для вложенных списков, даже если они вложены глубже, чем в примере.

import matplotlib
l = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7], [8, 9]]
print(list(matplotlib.cbook.flatten(l)))
l2 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7], [8, [9, 10, [11, 12, [13]]]]]
print list(matplotlib.cbook.flatten(l2))

Результат:

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13]

Это в 18 раз быстрее, чем подчеркивание._.flatten:

Average time over 1000 trials of matplotlib.cbook.flatten: 2.55e-05 sec
Average time over 1000 trials of underscore._.flatten: 4.63e-04 sec
(time for underscore._)/(time for matplotlib.cbook) = 18.1233394636

Принятый ответ не сработал для меня при работе с текстовыми списками переменной длины.Вот альтернативный подход, который действительно сработал для меня.

l = ['aaa', 'bb', 'cccccc', ['xx', 'yyyyyyy']]

Принятый ответ, который сделал не работа:

flat_list = [item for sublist in l for item in sublist]
print(flat_list)
['a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'c', 'c', 'c', 'c', 'c', 'c', 'xx', 'yyyyyyy']

Новое предлагаемое решение, которое сделал работай на меня:

flat_list = []
_ = [flat_list.extend(item) if isinstance(item, list) else flat_list.append(item) for item in l if item]
print(flat_list)
['aaa', 'bb', 'cccccc', 'xx', 'yyyyyyy']

Рекурсивная версия

x = [1,2,[3,4],[5,[6,[7]]],8,9,[10]]

def flatten_list(k):
    result = list()
    for i in k:
        if isinstance(i,list):

            #The isinstance() function checks if the object (first argument) is an 
            #instance or subclass of classinfo class (second argument)

            result.extend(flatten_list(i)) #Recursive call
        else:
            result.append(i)
    return result

flatten_list(x)
#result = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]

Следующее кажется мне самым простым:

>>> import numpy as np
>>> l = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7], [8, 9]]
>>> print (np.concatenate(l))
[1 2 3 4 5 6 7 8 9]

Можно также использовать numpy's плоский:

import numpy as np
list(np.array(l).flat)

Редактировать 02.11.2016:Работает только тогда, когда подсписки имеют идентичные размеры.

Вы можете использовать numpy :
flat_list = list(np.concatenate(list_of_list))

Простой код для underscore.py упаковочный вентилятор

from underscore import _
_.flatten([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7], [8, 9]])
# [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

Это решает все проблемы с выравниванием (отсутствует элемент списка или сложная вложенность).

from underscore import _
# 1 is none list item
# [2, [3]] is complex nesting
_.flatten([1, [2, [3]], [4, 5, 6], [7], [8, 9]])
# [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

Вы можете установить underscore.py с помощью pip

pip install underscore.py

def flatten(alist):
    if alist == []:
        return []
    elif type(alist) is not list:
        return [alist]
    else:
        return flatten(alist[0]) + flatten(alist[1:])

flat_list = []
for i in list_of_list:
    flat_list+=i

Этот код также работает нормально, поскольку он просто полностью расширяет список.Хотя это во многом похоже, но имеет только один цикл for .Таким образом, это менее сложно, чем добавление 2 циклов for.

Если вы готовы отказаться от небольшого количества скорости ради более чистого внешнего вида, то вы могли бы использовать numpy.concatenate().tolist() или numpy.concatenate().ravel().tolist():

import numpy

l = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7], [8, 9]] * 99

%timeit numpy.concatenate(l).ravel().tolist()
1000 loops, best of 3: 313 µs per loop

%timeit numpy.concatenate(l).tolist()
1000 loops, best of 3: 312 µs per loop

%timeit [item for sublist in l for item in sublist]
1000 loops, best of 3: 31.5 µs per loop

Вы можете узнать больше здесь, в документах numpy.объединить и тупица.равель

Самое быстрое решение, которое я нашел (во всяком случае, для большого списка):

import numpy as np
#turn list into an array and flatten()
np.array(l).flatten()

Сделано!Конечно, вы можете превратить его обратно в список, выполнив команду list(l)

Возможно, это не самый эффективный способ, но я подумал поместить однострочный (на самом деле двухстрочный).Обе версии будут работать с произвольными иерархическими вложенными списками и используют языковые возможности (Python3.5) и рекурсию.

def make_list_flat (l):
    flist = []
    flist.extend ([l]) if (type (l) is not list) else [flist.extend (make_list_flat (e)) for e in l]
    return flist

a = [[1, 2], [[[[3, 4, 5], 6]]], 7, [8, [9, [10, 11], 12, [13, 14, [15, [[16, 17], 18]]]]]]
flist = make_list_flat(a)
print (flist)

Результатом является

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18]

Это работает в первую очередь на глубину.Рекурсия выполняется до тех пор, пока не будет найден элемент, не входящий в список, затем расширяется локальная переменная flist а затем откатывает его к родительскому элементу.Всякий раз , когда flist возвращается, оно распространяется на родительский flist в списке понимание.Таким образом, в корне возвращается плоский список.

Приведенный выше способ создает несколько локальных списков и возвращает их, которые используются для расширения родительского списка.Я думаю, что обходным путем для этого может быть создание глобального flist, как показано ниже.

a = [[1, 2], [[[[3, 4, 5], 6]]], 7, [8, [9, [10, 11], 12, [13, 14, [15, [[16, 17], 18]]]]]]
flist = []
def make_list_flat (l):
    flist.extend ([l]) if (type (l) is not list) else [make_list_flat (e) for e in l]

make_list_flat(a)
print (flist)

На выходе снова

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18]

Хотя на данный момент я не уверен в эффективности.

Примечание:Приведенное ниже применимо к Python 3.3+, поскольку он использует yield_from. six это также сторонний пакет, хотя он стабилен.В качестве альтернативы, вы могли бы использовать sys.version.

В случае obj = [[1, 2,], [3, 4], [5, 6]], все приведенные здесь решения хороши, включая понимание списка и itertools.chain.from_iterable.

Однако рассмотрим этот несколько более сложный случай:

>>> obj = [[1, 2, 3], [4, 5], 6, 'abc', [7], [8, [9, 10]]]

Здесь есть несколько проблем:

  • Один элемент, 6, является просто скалярным;это невозможно повторить, поэтому вышеуказанные маршруты здесь завершатся неудачей.
  • Один элемент, 'abc', является технически повторяемый (все strs являются).Однако, немного читая между строк, вы не хотите рассматривать это как таковое - вы хотите рассматривать это как отдельный элемент.
  • Заключительный элемент, [8, [9, 10]] сам по себе является вложенной итерацией.Базовое понимание списка и chain.from_iterable извлекайте только "на 1 уровень ниже".

Вы можете исправить это следующим образом:

>>> from collections import Iterable
>>> from six import string_types

>>> def flatten(obj):
...     for i in obj:
...         if isinstance(i, Iterable) and not isinstance(i, string_types):
...             yield from flatten(i)
...         else:
...             yield i


>>> list(flatten(obj))
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 'abc', 7, 8, 9, 10]

Здесь вы проверяете, что подэлемент (1) может быть итерирован с Iterable, азбука из itertools, но также хотите убедиться , что (2) элемент является не "похожий на струну".

Еще один необычный подход, который работает для гетеро- и однородных списков целых чисел:

from typing import List


def flatten(l: list) -> List[int]:
    """Flatten an arbitrary deep nested list of lists of integers.

    Examples:
        >>> flatten([1, 2, [1, [10]]])
        [1, 2, 1, 10]

    Args:
        l: Union[l, Union[int, List[int]]

    Returns:
        Flatted list of integer
    """
    return [int(i.strip('[ ]')) for i in str(l).split(',')]

Простой рекурсивный метод, использующий reduce От functools и тот add оператор в списках:

>>> from functools import reduce
>>> from operator import add
>>> flatten = lambda lst: [lst] if type(lst) is int else reduce(add, [flatten(ele) for ele in lst])
>>> flatten(l)
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

Функция flatten вбирает в себя lst в качестве параметра.Он зацикливает все элементы lst до достижения целых чисел (также может изменяться int Для float, str, и т.д.для других типов данных), которые добавляются к возвращаемому значению самой внешней рекурсии.

Рекурсия, в отличие от таких методов, как for циклы и монады, заключается в том, что это общее решение, не ограниченное глубиной списка.Например, список глубиной 5 может быть сглажен таким же образом, как l:

>>> l2 = [[3, [1, 2], [[[6], 5], 4, 0], 7, [[8]], [9, 10]]]
>>> flatten(l2)
[3, 1, 2, 6, 5, 4, 0, 7, 8, 9, 10]
Лицензировано под: CC-BY-SA с атрибуция
Не связан с StackOverflow
scroll top