Сгладить вложенные словари, сжав ключи

Предположим, у вас есть словарь, как:

{'a': 1,
 'c': {'a': 2,
       'b': {'x': 5,
             'y' : 10}},
 'd': [1, 2, 3]}

Как бы вы пошли на то, чтобы сгладить это в нечто вроде:

{'a': 1,
 'c_a': 2,
 'c_b_x': 5,
 'c_b_y': 10,
 'd': [1, 2, 3]}

По сути, точно так же, как вы бы выровняли вложенный список, вам просто нужно проделать дополнительную работу для итерации dict по ключу / значению, создания новых ключей для вашего нового словаря и создания словаря на последнем этапе.

import collections

def flatten(d, parent_key='', sep='_'):
    items = []
    for k, v in d.items():
        new_key = parent_key + sep + k if parent_key else k
        if isinstance(v, collections.MutableMapping):
            items.extend(flatten(v, new_key, sep=sep).items())
        else:
            items.append((new_key, v))
    return dict(items)

>>> flatten({'a': 1, 'c': {'a': 2, 'b': {'x': 5, 'y' : 10}}, 'd': [1, 2, 3]})
{'a': 1, 'c_a': 2, 'c_b_x': 5, 'd': [1, 2, 3], 'c_b_y': 10}

Есть два больших соображения, которые должен учитывать оригинальный постер:

1. Существуют ли проблемы с блокировкой пространства клавиш? Например, {'a_b':{'c':1}, 'a':{'b_c':2}}приведет к {'a_b_c':???}. Приведенное ниже решение уклоняется от проблемы, возвращая итерацию пар.
2. Если производительность является проблемой, требует ли функция редуктора ключей (которую я здесь называю «объединением») доступа ко всему пути ключа, или она может просто выполнять O (1) на каждом узле дерева? Если вы хотите сказать joinedKey = '_'.join(*keys), что это будет стоить вам O (N ^ 2) времени выполнения. Однако, если вы готовы сказать nextKey = previousKey+'_'+thisKey, это дает вам O (N) время. Приведенное ниже решение позволяет вам использовать оба способа (поскольку вы можете просто объединить все ключи, а затем обработать их).

(Производительность вряд ли является проблемой, но я остановлюсь на втором пункте на случай, если кого-то еще это волнует: при реализации этого существует множество опасных вариантов. Если вы делаете это рекурсивно и получаете и повторно приносите, или что-нибудь эквивалентное, что касается узлы более одного раза (что довольно легко сделать случайно), вы выполняете потенциально O (N ^ 2) работу, а не O (N). Это потому, что, возможно, вы вычисляете ключ, aа a_1затем a_1_i..., а затем вычисляете aто a_1тогда a_1_ii..., но на самом деле вы не должны рассчитывать a_1снова. Даже если вы не пересчитывая его, повторно уступающее это ( «уровня по-уровень» подходом) так же плохо. хороший пример может служить думать о спектакле {1:{1:{1:{1:...(N times)...{1:SOME_LARGE_DICTIONARY_OF_SIZE_N}...}}}})

Ниже приведена функция, которую я написал, flattenDict(d, join=..., lift=...)которая может быть адаптирована для многих целей и может делать то, что вы хотите. К сожалению, довольно трудно сделать ленивую версию этой функции, не неся вышеупомянутые потери производительности (многие встроенные функции Python, такие как chain.from_iterable, на самом деле не эффективны, что я понял только после всестороннего тестирования трех различных версий этого кода, прежде чем остановиться на вот этот).

from collections import Mapping
from itertools import chain
from operator import add

_FLAG_FIRST = object()

def flattenDict(d, join=add, lift=lambda x:x):
    results = []
    def visit(subdict, results, partialKey):
        for k,v in subdict.items():
            newKey = lift(k) if partialKey==_FLAG_FIRST else join(partialKey,lift(k))
            if isinstance(v,Mapping):
                visit(v, results, newKey)
            else:
                results.append((newKey,v))
    visit(d, results, _FLAG_FIRST)
    return results

Чтобы лучше понять, что происходит, ниже приведена схема для тех, кто не знаком с reduce(слева), иначе называемый «сложить влево». Иногда он рисуется с начальным значением вместо k0 (не является частью списка, переданного в функцию). Здесь Jнаша joinфункция. Мы препроцессируем каждый k _n с lift(k).

               [k0,k1,...,kN].foldleft(J)
                           /    \
                         ...    kN
                         /
       J(k0,J(k1,J(k2,k3)))
                       /  \
                      /    \
           J(J(k0,k1),k2)   k3
                    /   \
                   /     \
             J(k0,k1)    k2
                 /  \
                /    \
               k0     k1

Фактически это то же самое, что functools.reduceи наша функция, которая делает это со всеми путями дерева.

>>> reduce(lambda a,b:(a,b), range(5))
((((0, 1), 2), 3), 4)

Демонстрация (которую я бы положил в строку документации):

>>> testData = {
        'a':1,
        'b':2,
        'c':{
            'aa':11,
            'bb':22,
            'cc':{
                'aaa':111
            }
        }
    }
from pprint import pprint as pp

>>> pp(dict( flattenDict(testData, lift=lambda x:(x,)) ))
{('a',): 1,
 ('b',): 2,
 ('c', 'aa'): 11,
 ('c', 'bb'): 22,
 ('c', 'cc', 'aaa'): 111}

>>> pp(dict( flattenDict(testData, join=lambda a,b:a+'_'+b) ))
{'a': 1, 'b': 2, 'c_aa': 11, 'c_bb': 22, 'c_cc_aaa': 111}    

>>> pp(dict( (v,k) for k,v in flattenDict(testData, lift=hash, join=lambda a,b:hash((a,b))) ))
{1: 12416037344,
 2: 12544037731,
 11: 5470935132935744593,
 22: 4885734186131977315,
 111: 3461911260025554326}

Производительность:

from functools import reduce
def makeEvilDict(n):
    return reduce(lambda acc,x:{x:acc}, [{i:0 for i in range(n)}]+range(n))

import timeit
def time(runnable):
    t0 = timeit.default_timer()
    _ = runnable()
    t1 = timeit.default_timer()
    print('took {:.2f} seconds'.format(t1-t0))

>>> pp(makeEvilDict(8))
{7: {6: {5: {4: {3: {2: {1: {0: {0: 0,
                                 1: 0,
                                 2: 0,
                                 3: 0,
                                 4: 0,
                                 5: 0,
                                 6: 0,
                                 7: 0}}}}}}}}}

import sys
sys.setrecursionlimit(1000000)

forget = lambda a,b:''

>>> time(lambda: dict(flattenDict(makeEvilDict(10000), join=forget)) )
took 0.10 seconds
>>> time(lambda: dict(flattenDict(makeEvilDict(100000), join=forget)) )
[1]    12569 segmentation fault  python

... вздох, не думай, что это моя вина ...

[неважная историческая справка из-за проблем с модерацией]

Относительно предполагаемого дубликата Flatten словарь словарей (2 уровня глубиной) списков в Python :

Решение этого вопроса может быть реализовано с помощью этого sorted( sum(flatten(...),[]) ). Обратное невозможно: в то время как это верно , что значения из flatten(...)могут быть извлечены из предполагаемого дубликата путем сопоставления аккумулятора более высокого порядка, не может восстановить ключи. (Отредактируйте также: оказывается, что вопрос о предполагаемом дубликате владельца совершенно другой, поскольку он имеет дело только со словарями ровно 2-уровневого уровня, хотя один из ответов на этой странице дает общее решение.)

Или, если вы уже используете панд, вы можете сделать это json_normalize()так:

import pandas as pd

d = {'a': 1,
     'c': {'a': 2, 'b': {'x': 5, 'y' : 10}},
     'd': [1, 2, 3]}

df = pd.io.json.json_normalize(d, sep='_')

print(df.to_dict(orient='records')[0])

Вывод:

{'a': 1, 'c_a': 2, 'c_b_x': 5, 'c_b_y': 10, 'd': [1, 2, 3]}

Если вы используете pandasесть функция спрятана в pandas.io.json._normalize¹ называется , nested_to_recordкоторая делает это точно.

from pandas.io.json._normalize import nested_to_record    

flat = nested_to_record(my_dict, sep='_')

¹ В версиях для панд 0.24.xи старых использования pandas.io.json.normalize(без _)

Это своего рода «функциональная», «однострочная» реализация. Он рекурсивен и основан на условном выражении и понимании слова.

def flatten_dict(dd, separator='_', prefix=''):
    return { prefix + separator + k if prefix else k : v
             for kk, vv in dd.items()
             for k, v in flatten_dict(vv, separator, kk).items()
             } if isinstance(dd, dict) else { prefix : dd }

Тест:

In [2]: flatten_dict({'abc':123, 'hgf':{'gh':432, 'yu':433}, 'gfd':902, 'xzxzxz':{"432":{'0b0b0b':231}, "43234":1321}}, '.')
Out[2]: 
{'abc': 123,
 'gfd': 902,
 'hgf.gh': 432,
 'hgf.yu': 433,
 'xzxzxz.432.0b0b0b': 231,
 'xzxzxz.43234': 1321}

Код:

test = {'a': 1, 'c': {'a': 2, 'b': {'x': 5, 'y' : 10}}, 'd': [1, 2, 3]}

def parse_dict(init, lkey=''):
    ret = {}
    for rkey,val in init.items():
        key = lkey+rkey
        if isinstance(val, dict):
            ret.update(parse_dict(val, key+'_'))
        else:
            ret[key] = val
    return ret

print(parse_dict(test,''))

Полученные результаты:

$ python test.py
{'a': 1, 'c_a': 2, 'c_b_x': 5, 'd': [1, 2, 3], 'c_b_y': 10}

Я использую python3.2, обновление для вашей версии python.

Как насчет функционального и производительного решения в Python3.5?

from functools import reduce


def _reducer(items, key, val, pref):
    if isinstance(val, dict):
        return {**items, **flatten(val, pref + key)}
    else:
        return {**items, pref + key: val}

def flatten(d, pref=''):
    return(reduce(
        lambda new_d, kv: _reducer(new_d, *kv, pref), 
        d.items(), 
        {}
    ))

Это еще более производительно:

def flatten(d, pref=''):
    return(reduce(
        lambda new_d, kv: \
            isinstance(kv[1], dict) and \
            {**new_d, **flatten(kv[1], pref + kv[0])} or \
            {**new_d, pref + kv[0]: kv[1]}, 
        d.items(), 
        {}
    ))

В использовании:

my_obj = {'a': 1, 'c': {'a': 2, 'b': {'x': 5, 'y': 10}}, 'd': [1, 2, 3]}

print(flatten(my_obj)) 
# {'d': [1, 2, 3], 'cby': 10, 'cbx': 5, 'ca': 2, 'a': 1}

Это не ограничивается словарями, но каждым типом отображения, который реализует .items (). Далее это быстрее, так как избегает условия if. Тем не менее кредиты идут в Имран:

def flatten(d, parent_key=''):
    items = []
    for k, v in d.items():
        try:
            items.extend(flatten(v, '%s%s_' % (parent_key, k)).items())
        except AttributeError:
            items.append(('%s%s' % (parent_key, k), v))
    return dict(items)

My Python 3.3 Solution с использованием генераторов:

def flattenit(pyobj, keystring=''):
   if type(pyobj) is dict:
     if (type(pyobj) is dict):
         keystring = keystring + "_" if keystring else keystring
         for k in pyobj:
             yield from flattenit(pyobj[k], keystring + k)
     elif (type(pyobj) is list):
         for lelm in pyobj:
             yield from flatten(lelm, keystring)
   else:
      yield keystring, pyobj

my_obj = {'a': 1, 'c': {'a': 2, 'b': {'x': 5, 'y': 10}}, 'd': [1, 2, 3]}

#your flattened dictionary object
flattened={k:v for k,v in flattenit(my_obj)}
print(flattened)

# result: {'c_b_y': 10, 'd': [1, 2, 3], 'c_a': 2, 'a': 1, 'c_b_x': 5}

Использование рекурсии, простота и удобочитаемость:

def flatten_dict(dictionary, accumulator=None, parent_key=None, separator="."):
    if accumulator is None:
        accumulator = {}

    for k, v in dictionary.items():
        k = f"{parent_key}{separator}{k}" if parent_key else k
        if isinstance(v, dict):
            flatten_dict(dictionary=v, accumulator=accumulator, parent_key=k)
            continue

        accumulator[k] = v

    return accumulator

Звонить просто:

new_dict = flatten_dict(dictionary)

или

new_dict = flatten_dict(dictionary, separator="_")

если мы хотим изменить разделитель по умолчанию.

Небольшая поломка:

Когда функция вызывается впервые, она вызывается только в том случае, если dictionaryмы хотим сплющить. accumulatorПараметр здесь для поддержки рекурсии, которую мы увидим позже. Итак, мы создаем экземпляр accumulatorпустого словаря, в который мы поместим все вложенные значения из оригинала dictionary.

if accumulator is None:
    accumulator = {}

Перебирая значения словаря, мы создаем ключ для каждого значения. parent_keyАргумент будет Noneдля первого вызова, в то время как для каждого вложенного словаря, он будет содержать ключ , указывающий на него, так что мы предварять этот ключ.

k = f"{parent_key}{separator}{k}" if parent_key else k

В случае, если значение, vна kкоторое указывает ключ, является словарем, функция вызывает себя, передавая вложенный словарь, accumulator(который передается по ссылке, поэтому все изменения, сделанные в нем, выполняются в одном и том же экземпляре) и ключ, kтак что мы может построить связанный ключ. Обратите внимание на continueутверждение. Мы хотим пропустить следующую строку вне ifблока, чтобы вложенный словарь не попадал в accumulatorнижнюю клавишу k.

if isinstance(v, dict):
    flatten_dict(dict=v, accumulator=accumulator, parent_key=k)
    continue

Итак, что нам делать, если значение vне словарь? Просто поместите это без изменений в accumulator.

accumulator[k] = v

Как только мы закончим, мы просто возвращаем accumulator, оставляя исходный dictionaryаргумент без изменений.

НОТА

Это будет работать только со словарями, которые имеют строки в качестве ключей. Он будет работать с хешируемыми объектами, реализующими __repr__метод, но даст нежелательные результаты.

Простая функция для выравнивания вложенных словарей. Для Python 3 заменить .iteritems()на.items()

def flatten_dict(init_dict):
    res_dict = {}
    if type(init_dict) is not dict:
        return res_dict

    for k, v in init_dict.iteritems():
        if type(v) == dict:
            res_dict.update(flatten_dict(v))
        else:
            res_dict[k] = v

    return res_dict

Идея / требование было: получить плоские словари без сохранения родительских ключей.

Пример использования:

dd = {'a': 3, 
      'b': {'c': 4, 'd': 5}, 
      'e': {'f': 
                 {'g': 1, 'h': 2}
           }, 
      'i': 9,
     }

flatten_dict(dd)

>> {'a': 3, 'c': 4, 'd': 5, 'g': 1, 'h': 2, 'i': 9}

Хранить родительские ключи также просто.

Это похоже на ответ Имрана и Ралу. Он не использует генератор, но вместо этого использует рекурсию с замыканием:

def flatten_dict(d, separator='_'):
  final = {}
  def _flatten_dict(obj, parent_keys=[]):
    for k, v in obj.iteritems():
      if isinstance(v, dict):
        _flatten_dict(v, parent_keys + [k])
      else:
        key = separator.join(parent_keys + [k])
        final[key] = v
  _flatten_dict(d)
  return final

>>> print flatten_dict({'a': 1, 'c': {'a': 2, 'b': {'x': 5, 'y' : 10}}, 'd': [1, 2, 3]})
{'a': 1, 'c_a': 2, 'c_b_x': 5, 'd': [1, 2, 3], 'c_b_y': 10}

Решение Давуда очень приятно, но не дает удовлетворительных результатов, когда вложенный диктат также содержит списки диктов, но его код должен быть адаптирован для этого случая:

def flatten_dict(d):
    items = []
    for k, v in d.items():
        try:
            if (type(v)==type([])): 
                for l in v: items.extend(flatten_dict(l).items())
            else: 
                items.extend(flatten_dict(v).items())
        except AttributeError:
            items.append((k, v))
    return dict(items)

Ответы выше работают очень хорошо. Просто подумал, что я добавлю функцию unlatten, которую я написал:

def unflatten(d):
    ud = {}
    for k, v in d.items():
        context = ud
        for sub_key in k.split('_')[:-1]:
            if sub_key not in context:
                context[sub_key] = {}
            context = context[sub_key]
        context[k.split('_')[-1]] = v
    return ud

Примечание: это не учитывает '_', уже присутствующее в ключах, во многом как сглаженные аналоги.

Вот алгоритм для элегантной замены на месте. Протестировано с Python 2.7 и Python 3.5. Использование символа точки в качестве разделителя.

def flatten_json(json):
    if type(json) == dict:
        for k, v in list(json.items()):
            if type(v) == dict:
                flatten_json(v)
                json.pop(k)
                for k2, v2 in v.items():
                    json[k+"."+k2] = v2

Пример:

d = {'a': {'b': 'c'}}                   
flatten_json(d)
print(d)
unflatten_json(d)
print(d)

Вывод:

{'a.b': 'c'}
{'a': {'b': 'c'}}

Я опубликовал этот код здесь вместе с unflatten_jsonфункцией соответствия .

Если вы хотите создать вложенный словарь и получить список всех уникальных ключей, то вот решение:

def flat_dict_return_unique_key(data, unique_keys=set()):
    if isinstance(data, dict):
        [unique_keys.add(i) for i in data.keys()]
        for each_v in data.values():
            if isinstance(each_v, dict):
                flat_dict_return_unique_key(each_v, unique_keys)
    return list(set(unique_keys))

def flatten(unflattened_dict, separator='_'):
    flattened_dict = {}

    for k, v in unflattened_dict.items():
        if isinstance(v, dict):
            sub_flattened_dict = flatten(v, separator)
            for k2, v2 in sub_flattened_dict.items():
                flattened_dict[k + separator + k2] = v2
        else:
            flattened_dict[k] = v

    return flattened_dict

def flatten_nested_dict(_dict, _str=''):
    '''
    recursive function to flatten a nested dictionary json
    '''
    ret_dict = {}
    for k, v in _dict.items():
        if isinstance(v, dict):
            ret_dict.update(flatten_nested_dict(v, _str = '_'.join([_str, k]).strip('_')))
        elif isinstance(v, list):
            for index, item in enumerate(v):
                if isinstance(item, dict):
                    ret_dict.update(flatten_nested_dict(item,  _str= '_'.join([_str, k, str(index)]).strip('_')))
                else:
                    ret_dict['_'.join([_str, k, str(index)]).strip('_')] = item
        else:
            ret_dict['_'.join([_str, k]).strip('_')] = v
    return ret_dict

Я думал о подклассе UserDict для автоматического выравнивания ключей.

class FlatDict(UserDict):
    def __init__(self, *args, separator='.', **kwargs):
        self.separator = separator
        super().__init__(*args, **kwargs)

    def __setitem__(self, key, value):
        if isinstance(value, dict):
            for k1, v1 in FlatDict(value, separator=self.separator).items():
                super().__setitem__(f"{key}{self.separator}{k1}", v1)
        else:
            super().__setitem__(key, value)

‌ Преимущества в том, что ключи могут быть добавлены на лету, или с использованием стандартной инстанции dict, без удивления:

‌

>>> fd = FlatDict(
...    {
...        'person': {
...            'sexe': 'male', 
...            'name': {
...                'first': 'jacques',
...                'last': 'dupond'
...            }
...        }
...    }
... )
>>> fd
{'person.sexe': 'male', 'person.name.first': 'jacques', 'person.name.last': 'dupond'}
>>> fd['person'] = {'name': {'nickname': 'Bob'}}
>>> fd
{'person.sexe': 'male', 'person.name.first': 'jacques', 'person.name.last': 'dupond', 'person.name.nickname': 'Bob'}
>>> fd['person.name'] = {'civility': 'Dr'}
>>> fd
{'person.sexe': 'male', 'person.name.first': 'jacques', 'person.name.last': 'dupond', 'person.name.nickname': 'Bob', 'person.name.civility': 'Dr'}

Использование генераторов:

def flat_dic_helper(prepand,d):
    if len(prepand) > 0:
        prepand = prepand + "_"
    for k in d:
        i=d[k]
        if type(i).__name__=='dict':
            r = flat_dic_helper(prepand+k,i)
            for j in r:
                yield j
        else:
            yield (prepand+k,i)

def flat_dic(d): return dict(flat_dic_helper("",d))

d={'a': 1, 'c': {'a': 2, 'b': {'x': 5, 'y' : 10}}, 'd': [1, 2, 3]}
print(flat_dic(d))


>> {'a': 1, 'c_a': 2, 'c_b_x': 5, 'd': [1, 2, 3], 'c_b_y': 10}

Использование dict.popitem () в простой рекурсии типа вложенного списка:

def flatten(d):
    if d == {}:
        return d
    else:
        k,v = d.popitem()
        if (dict != type(v)):
            return {k:v, **flatten(d)}
        else:
            flat_kv = flatten(v)
            for k1 in list(flat_kv.keys()):
                flat_kv[k + '_' + k1] = flat_kv[k1]
                del flat_kv[k1]
            return {**flat_kv, **flatten(d)}

Не совсем то, о чем спрашивал ОП, но многие приходят сюда в поисках способов сглаживания реальных JSON-данных, которые могут содержать вложенные объекты-значения json и массивы, а также объекты json внутри массивов и так далее. JSON не включает в себя кортежи, поэтому нам не нужно беспокоиться о них.

Я нашел реализацию комментария включения в список @roneo к ответу, опубликованному @Imran :

https://github.com/ScriptSmith/socialreaper/blob/master/socialreaper/tools.py#L8

import collections
def flatten(dictionary, parent_key=False, separator='.'):
    """
    Turn a nested dictionary into a flattened dictionary
    :param dictionary: The dictionary to flatten
    :param parent_key: The string to prepend to dictionary's keys
    :param separator: The string used to separate flattened keys
    :return: A flattened dictionary
    """

    items = []
    for key, value in dictionary.items():
        new_key = str(parent_key) + separator + key if parent_key else key
        if isinstance(value, collections.MutableMapping):
            items.extend(flatten(value, new_key, separator).items())
        elif isinstance(value, list):
            for k, v in enumerate(value):
                items.extend(flatten({str(k): v}, new_key).items())
        else:
            items.append((new_key, value))
    return dict(items)

Попробуй это:

flatten({'a': 1, 'c': {'a': 2, 'b': {'x': 5, 'y' : 10}}, 'd': [1, 2, 3] })

>> {'a': 1, 'c.a': 2, 'c.b.x': 5, 'c.b.y': 10, 'd.0': 1, 'd.1': 2, 'd.2': 3}

И это делает ту работу, в которой я нуждаюсь: я добавляю любой сложный json в это, и это выравнивает это для меня.

Все кредиты для https://github.com/ScriptSmith .

На самом деле я недавно написал пакет под названием cherrypicker, чтобы разобраться с такими вещами, поскольку мне приходилось делать это так часто!

Я думаю, что следующий код даст вам именно то, что вы ищете:

from cherrypicker import CherryPicker

dct = {
    'a': 1,
    'c': {
        'a': 2,
        'b': {
            'x': 5,
            'y' : 10
        }
    },
    'd': [1, 2, 3]
}

picker = CherryPicker(dct)
picker.flatten().get()

Вы можете установить пакет с помощью:

pip install cherrypicker

... а также другие документы и рекомендации на https://cherrypicker.readthedocs.io .

Другие методы могут быть быстрее, но приоритет этого пакета , чтобы сделать такие задачи легко . Если у вас есть большой список объектов, которые нужно сгладить, вы также можете указать CherryPicker использовать параллельную обработку для ускорения процесса.

Я всегда предпочитаю доступ к dictобъектам через .items(), поэтому для сглаживания диктов я использую следующий рекурсивный генератор flat_items(d). Если вам нравится иметь dictснова, просто оберните это так:flat = dict(flat_items(d))

def flat_items(d, key_separator='.'):
    """
    Flattens the dictionary containing other dictionaries like here: /programming/6027558/flatten-nested-python-dictionaries-compressing-keys

    >>> example = {'a': 1, 'c': {'a': 2, 'b': {'x': 5, 'y' : 10}}, 'd': [1, 2, 3]}
    >>> flat = dict(flat_items(example, key_separator='_'))
    >>> assert flat['c_b_y'] == 10
    """
    for k, v in d.items():
        if type(v) is dict:
            for k1, v1 in flat_items(v, key_separator=key_separator):
                yield key_separator.join((k, k1)), v1
        else:
            yield k, v

Вариант этого Flatten - вложенные словари, сжатие ключей с max_level и пользовательский редуктор.

  def flatten(d, max_level=None, reducer='tuple'):
      if reducer == 'tuple':
          reducer_seed = tuple()
          reducer_func = lambda x, y: (*x, y)
      else:
          raise ValueError(f'Unknown reducer: {reducer}')

      def impl(d, pref, level):
        return reduce(
            lambda new_d, kv:
                (max_level is None or level < max_level)
                and isinstance(kv[1], dict)
                and {**new_d, **impl(kv[1], reducer_func(pref, kv[0]), level + 1)}
                or {**new_d, reducer_func(pref, kv[0]): kv[1]},
                d.items(),
            {}
        )

      return impl(d, reducer_seed, 0)

Если вы не возражаете против рекурсивных функций, вот решение. Я также позволил себе включить параметр исключения, если есть одно или несколько значений, которые вы хотите сохранить.

Код:

def flatten_dict(dictionary, exclude = [], delimiter ='_'):
    flat_dict = dict()
    for key, value in dictionary.items():
        if isinstance(value, dict) and key not in exclude:
            flatten_value_dict = flatten_dict(value, exclude, delimiter)
            for k, v in flatten_value_dict.items():
                flat_dict[f"{key}{delimiter}{k}"] = v
        else:
            flat_dict[key] = value
    return flat_dict

Использование:

d = {'a':1, 'b':[1, 2], 'c':3, 'd':{'a':4, 'b':{'a':7, 'b':8}, 'c':6}, 'e':{'a':1,'b':2}}
flat_d = flatten_dict(dictionary=d, exclude=['e'], delimiter='.')
print(flat_d)

Вывод:

{'a': 1, 'b': [1, 2], 'c': 3, 'd.a': 4, 'd.b.a': 7, 'd.b.b': 8, 'd.c': 6, 'e': {'a': 1, 'b': 2}}

Я попробовал некоторые из решений на этой странице - хотя и не все - но те, которые я попробовал, не смогли обработать вложенный список dict.

Рассмотрим что-то вроде этого:

d = {
        'owner': {
            'name': {'first_name': 'Steven', 'last_name': 'Smith'},
            'lottery_nums': [1, 2, 3, 'four', '11', None],
            'address': {},
            'tuple': (1, 2, 'three'),
            'tuple_with_dict': (1, 2, 'three', {'is_valid': False}),
            'set': {1, 2, 3, 4, 'five'},
            'children': [
                {'name': {'first_name': 'Jessica',
                          'last_name': 'Smith', },
                 'children': []
                 },
                {'name': {'first_name': 'George',
                          'last_name': 'Smith'},
                 'children': []
                 }
            ]
        }
    }

Вот мое временное решение:

def flatten_dict(input_node: dict, key_: str = '', output_dict: dict = {}):
    if isinstance(input_node, dict):
        for key, val in input_node.items():
            new_key = f"{key_}.{key}" if key_ else f"{key}"
            flatten_dict(val, new_key, output_dict)
    elif isinstance(input_node, list):
        for idx, item in enumerate(input_node):
            flatten_dict(item, f"{key_}.{idx}", output_dict)
    else:
        output_dict[key_] = input_node
    return output_dict

который производит:

{
  owner.name.first_name: Steven,
  owner.name.last_name: Smith,
  owner.lottery_nums.0: 1,
  owner.lottery_nums.1: 2,
  owner.lottery_nums.2: 3,
  owner.lottery_nums.3: four,
  owner.lottery_nums.4: 11,
  owner.lottery_nums.5: None,
  owner.tuple: (1, 2, 'three'),
  owner.tuple_with_dict: (1, 2, 'three', {'is_valid': False}),
  owner.set: {1, 2, 3, 4, 'five'},
  owner.children.0.name.first_name: Jessica,
  owner.children.0.name.last_name: Smith,
  owner.children.1.name.first_name: George,
  owner.children.1.name.last_name: Smith,
}

Временное решение, и оно не идеально.
НОТА:

• он не хранит пустых кодов, таких как address: {}пара k / v.

• это не сгладит разногласия во вложенных кортежах - хотя было бы легко добавить, используя тот факт, что кортежи python действуют подобно спискам.

Просто используйте python-benedict, это подкласс dict, который предлагает множество функций, включая flattenметод. Его можно установить с помощью pip:pip install python-benedict

https://github.com/fabiocaccamo/python-benedict#flatten

from benedict import benedict 

d = benedict(data)
f = d.flatten(separator='_')