如何正确递归解析嵌套字典，获取键完整路径与对应值？

问题背景 #

给定如下嵌套字典数据：

input = {
    'a': 3,
    'b': {'g': {'l': 12}},
    'c': {
        'q': 3,
        'w': {'v': 3},
        'r': 8,
        'g': 4
    },
    'd': 4
}

需要提取每个最终值对应的完整键路径（键之间用.分隔），预期输出示例：

a: 3
b.g.l: 12
c.q: 3
c.w.v: 3
c.r: 8
c.g: 4
d: 4

原代码问题分析 #

你尝试的递归函数存在两个核心问题：

1. 使用cache.clear()会清空整个缓存列表，导致处理完某个子键后，父级路径丢失，比如处理c.q后清空缓存，后续处理c.w时无法保留父键c。
2. 递归时传递的是同一个列表引用，修改会影响父级的缓存状态，导致路径混乱。

正确实现方案 #

方案一：回溯法（弹出当前键恢复父级路径） #

通过在处理完当前键后弹出该键，让缓存回到父级路径状态，确保后续子键能正确继承父级路径：

from typing import Optional, Dict, Any

def recursive_parse(data: Dict[str, Any], cache: Optional[list] = None):
    if cache is None:
        cache = []
    for k in data:
        cache.append(k)
        # 处理当前键对应的值
        if not isinstance(data[k], dict):
            print(f"{'.'.join(cache)}: {data[k]}")
        else:
            recursive_parse(data[k], cache)
        # 回溯：弹出当前键，恢复到父级路径
        cache.pop()

方案二：传递缓存副本（避免修改原列表） #

每次循环创建新的缓存列表（原缓存+当前键），递归时传递副本，确保每个路径独立不干扰：

from typing import Optional, Dict, Any

def recursive_parse(data: Dict[str, Any], cache: Optional[list] = None):
    if cache is None:
        cache = []
    for k in data:
        new_cache = cache + [k]
        if not isinstance(data[k], dict):
            print(f"{'.'.join(new_cache)}: {data[k]}")
        else:
            recursive_parse(data[k], new_cache)

测试结果 #

上述两种方案执行后，都会输出符合预期的完整键路径：

a: 3
b.g.l: 12
c.q: 3
c.w.v: 3
c.r: 8
c.g: 4
d: 4

内容的提问来源于stack exchange，提问作者PrefixEt