python 3 : Flattening nested dictionaries and lists within dictionaries

Question

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设置为 0 级。请参见下面的示例以了解更多信息:

{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}

我需要将其展平为:

{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}

我引用了 this post 中的第一个答案，但它只有在我有嵌套字典的情况下才能工作，如果列表嵌套在字典中并且更多字典嵌套在这些列表中，则它不能工作。

我稍微修改了代码以适合我的用例，但此代码不起作用

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

当我在这里粘贴我的代码时，缩进变得困惑了。但我真的很感激这里的任何帮助。

Answer 1

我认为你把事情复杂化了。你从字典开始，有键和值。它的值要么是一个字典，要么是一个你想要递归的字典列表，或者它们不是，在这种情况下你想不理会它。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}