如何将包含非可迭代对象的嵌套列表展平为一维列表

你之前的两种写法报错原因很明确：

• 普通列表推导式默认外层所有元素都是可迭代对象，碰到int这类非可迭代的单个值就会触发类型错误
• numpy.concatenate要求输入的所有数组维度完全一致，混合了列表（1维）和单个数值（0维）的输入自然会报维度不匹配的错误

下面给出几种不同场景的实现方案：

方案1：通用递归实现（支持任意深度嵌套） #

这个方案兼容性最强，不管嵌套多少层都可以正常展平，也支持非数值类型的元素：

from collections.abc import Iterable

def flatten(nested_list):
    res = []
    for item in nested_list:
        # 排除字符串/字节串，避免把这类可迭代的文本拆成单个字符
        if isinstance(item, Iterable) and not isinstance(item, (str, bytes)):
            res.extend(flatten(item))
        else:
            res.append(item)
    return res

# 测试用例
lst = [[1, 2], 3]
print(flatten(lst))
# 输出：[1, 2, 3]
# 更深嵌套的测试用例：flatten([[1, [2, 3]], 4, [5, [6, [7]]]]) 也会输出 [1,2,3,4,5,6,7]

方案2：单层嵌套简化实现 #

如果你的使用场景确定只有一层嵌套，没有更深的层级，可以用更简洁的列表推导式实现，性能比递归更好：

lst = [[1, 2], 3]
flat = [sub_item for item in lst for sub_item in (item if isinstance(item, list) else [item])]
print(flat)
# 输出：[1, 2, 3]

方案3：numpy实现（适合数值元素场景） #

如果你已经安装了numpy，且列表内所有元素都是数值类型，可以用这个方案：

import numpy as np

lst = [[1, 2], 3]
# 用np.atleast_1d把所有元素统一转成1维数组，解决维度不匹配问题
flat = np.concatenate([np.atleast_1d(item) for item in lst]).tolist()
print(flat)
# 输出：[1, 2, 3]

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ken