元の投稿者が考慮する必要がある2つの大きな考慮事項があります。
- キースペースの破壊問題はありますか？たとえば、
{'a_b':{'c':1}, 'a':{'b_c':2}}結果はになり{'a_b_c':???}ます。以下のソリューションは、反復可能なペアのペアを返すことで問題を回避しています。
- パフォーマンスが問題である場合、キー削減関数（ここでは「結合」と呼びます）はキーパス全体にアクセスする必要がありますか、それともツリーのすべてのノードでO（1）が機能するだけですか？と言いたい場合は
joinedKey = '_'.join(*keys)、O（N ^ 2）の実行時間がかかります。ただし、と言っても構わない場合はnextKey = previousKey+'_'+thisKey、O（N）時間になります。以下のソリューションでは、両方を実行できます（すべてのキーを連結してから、後処理することができるため）。
（パフォーマンスはおそらく問題ではないですが、私はケースの他の誰心配に第二の点について詳しく説明します：これを実装するには、数多くの危険な選択肢があり、あなたがこれを行う場合は、再帰的に、歩留まりと再収量、または。何も触れ同等（誤って行うには非常に簡単です）回以上のノードが、あなたは潜在的にではなくO（N）よりもO（N ^ 2）の作業を行っている。多分あなたは鍵を計算しているので、これはa、その後a_1、その後a_1_i...、その後の計算しますaそしてa_1、その後a_1_ii...、しかし本当にあなたは計算する必要はありませんa_1再び。あなたはそれを再計算されていない場合でも、それ（「レベルごと」アプローチ）に再生じることがちょうど悪いようです。良い例がありますのパフォーマンスについて考える{1:{1:{1:{1:...(N times)...{1:SOME_LARGE_DICTIONARY_OF_SIZE_N}...}}}}）
以下は、私が書いた関数でflattenDict(d, join=..., lift=...)、多くの目的に適合でき、必要なことを実行できます。悲しいことに、上記のパフォーマンスの低下を招くことなく、この関数の遅延バージョンを作成することはかなり困難です（chain.from_iterableのような多くのpython組み込み関数は実際には効率的ではありません。これです）。
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
何が起こっているかをよりよく理解するために、以下はreduce（左）に不慣れな人のための図であり、「左折」とも呼ばれています。k0の代わりに初期値を使用して描画される場合があります（リストの一部ではなく、関数に渡されます）。これJが私たちのjoin機能です。各k nをで前処理しlift(k)ます。
[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
これは実際にはと同じですfunctools.reduceが、関数がツリーのすべてのキーパスに対してこれを実行します。
>>> reduce(lambda a,b:(a,b), range(5))
((((0, 1), 2), 3), 4)
デモ（それ以外の場合はdocstringに入れます）：
>>> 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}
パフォーマンス：
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
...ため息、1つが私のせいだとは思わない...
[節度の問題による重要でない歴史的メモ]
Pythonのリストの辞書（2レベルの深さ）の辞書Flattenの複製の疑いについて：
この質問のソリューションは、を実行することで、この問題に関して実装できますsorted( sum(flatten(...),[]) )。逆は不可能です。高次アキュムレータをマッピングすることにより、申し立てられた重複からの値をflatten(...)回復できることは事実ですが、キーを回復することはできません。（編集：また、所有者の重複の疑いのある質問は完全に2レベルのディクショナリーしか扱っていないという点で完全に異なりますが、そのページの回答の1つは一般的な解決策を提供します。）