我正在处理复杂的嵌套字典和列表数据结构.我需要展平数据并将所有嵌套项目置于0级.有关更清晰的信息,请参阅下面的示例：

{a:1,b:2,c:{c1:[{c11:1,c12:2,c13:3},{c21:1,c22:2,c23:3}],d1:[{d11:1,d12:2,d13:3},{d21:1,d22:2,d23:3}]},x:1,y:2}

我需要将其扁平化为：

{a:1,b:2,c_c1_c11:1, c_c1_c12:2,c_c1_c13:3,c_c1_c21:1,c_c1_c22:2,c_c1_c23:3, c_d1,d11:1...and so on}

我从this post中的第一个答案中获取了参考,但它只有在我有嵌套字典时才能工作,而不是如果列表嵌套在字典中并且嵌套在这些列表中的更多字典.

我修改了一些代码以适应我的用例,但是这段代码不起作用

def flattenDict(d):
node_map = {}
node_path = []
def nodeRecursiveMap(d, node_path):
    for key, val in d.items():
        if ((type(val) is not dict)&(type(val) is not list)): 
            node_map['_'.join(node_path + [key])] = val
        if type(val) is list:
            def nodeListRecursion(val,node_path):
                for element in val:
                    if ((type(element) is not dict)&(type(element) is not list)) : node_map['_'.join(node_path + [key])] = element
                    if type(element) is list: nodeListRecursion(element,node_map)
                    if type(element) is dict: nodeRecursiveMap(element, node_path + [key])
            nodeListRecursion(val,node_path)
        if type(val) is dict: nodeRecursiveMap(val, node_path + [key])
nodeRecursiveMap(d, node_path)
return node_map

当我在此处粘贴代码时,缩进变得混乱.但我真的很感激这里的任何帮助.

解决方法:

我觉得你过于复杂了.您可以从字典开始,使用键和值.它的值要么是字典,要么是你想要递归的字典列表,或者它们不是,在这种情况下你想要不管它.所以：

def flatten(d):
    out = {}
    for key, val in d.items():
        if isinstance(val, dict):
            val = [val]
        if isinstance(val, list):
            for subdict in val:
                deeper = flatten(subdict).items()
                out.update({key + '_' + key2: val2 for key2, val2 in deeper})
        else:
            out[key] = val
    return out

给我

In [34]: nested = {'a': 1, 'b': 2, 'c': {'c1': [{'c11': 1, 'c12': 2, 'c13': 3}, {'c21': 1, 'c22': 2, 'c23': 3}], 'd1': [{'d11': 1, 'd12': 2, 'd13': 3}, {'d21': 1, 'd22': 2, 'd23': 3}]}, 'x': 1, 'y': 2}

In [35]: flatten(nested)
Out[35]: 
{'a': 1,
 'b': 2,
 'c_c1_c11': 1,
 'c_c1_c12': 2,
 'c_c1_c13': 3,
 'c_c1_c21': 1,
 'c_c1_c22': 2,
 'c_c1_c23': 3,
 'c_d1_d11': 1,
 'c_d1_d12': 2,
 'c_d1_d13': 3,
 'c_d1_d21': 1,
 'c_d1_d22': 2,
 'c_d1_d23': 3,
 'x': 1,
 'y': 2}