Python中如何对嵌套字典数组高效应用函数？

一、先解决你的生成器问题 #

你写的生成器没拿到有效结果，核心原因是process函数没有返回值——Python函数默认返回None，所以生成器迭代出来的都是None。两种修正方式：

1. 让process返回修改后的字典 #

def process(elem: dict):
    elem['name'] = 'NAME'
    return elem  # 关键：返回修改后的字典

# 生成器表达式会延迟执行process，迭代时才处理
processed_data_generator = (process(d) for d in elem['sub_array'])

# 迭代生成器，触发处理并获取结果
for processed_dict in processed_data_generator:
    print(processed_dict)  # 现在能拿到修改后的字典

2. 利用字典的可变性（不依赖返回值） #

因为字典是可变对象，process里的修改会直接作用于原对象。如果不需要在生成器中获取返回值，只是想触发处理逻辑，可以直接迭代生成器（哪怕每个元素是None）：

def process(elem: dict):
    elem['name'] = 'NAME'  # 无return

processed_data_generator = (process(d) for d in elem['sub_array'])

# 迭代生成器才会真正执行process
for _ in processed_data_generator:
    pass

# 原elem['sub_array']里的字典已经被修改了
print(elem['sub_array'])

二、避免嵌套循环的技巧 #

你原来的两层循环可以用itertools.chain扁平化所有子字典数组，把嵌套迭代变成单层迭代：

from itertools import chain

# 第一步：把所有字典的sub_array扁平化，得到一个所有子字典的迭代器
all_sub_elements = chain.from_iterable(item['sub_array'] for item in my_array)

# 第二步：用你喜欢的方式处理所有子元素
# 生成器（大数据量首选，内存友好）
gen = (process(d) for d in all_sub_elements)
# map函数（简洁）
map_obj = map(process, all_sub_elements)
# 列表推导（小数据量用，直观）
processed_list = [process(d) for d in all_sub_elements]

三、几种处理方式的对比 #

四、注意：避免修改原数据的场景 #

如果不想修改原字典，需要在process中先拷贝字典再修改：

import copy

def process(elem: dict):
    # 浅拷贝（如果子字典还有嵌套，用copy.deepcopy）
    new_elem = elem.copy()
    new_elem['name'] = 'NAME'
    return new_elem

这样处理后得到的是新字典，原数据不会被改动。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者El Pandario