Question

可以说我的数据结构如下所示（这大大简化了，我的实际数据在每个日期的每个工作都有大量的特定日期数据）：

data = {
    '2019-01-01': {
        'job-1-id': {'name': 'Job 1', 'address': '123 main st.'},
        'job-2-id': {'name': 'Job 2', 'address': '824 1st Ave.'},
    },
    '2019-01-02': {
        'job-1-id': {'name': 'Job 1', 'address': '123 main st.'},
        'job-3-id': {'name': 'Job 3', 'address': '485 Pleasant Rd.'}
    }
}

我想做的就是将其扁平化，将date和job id推到对象数组中。例如：

data_flat = [
    {'id': 'job-1-id', 'date': '2019-01-01', 'name': 'Job 1', 'address': '123 main st.'},
    {'id': 'job-2-id', 'date': '2019-01-01', 'name': 'Job 2', 'address': '824 1st Ave.'},
    {'id': 'job-1-id', 'date': '2019-01-02', 'name': 'Job 1', 'address': '123 main st.'},
    {'id': 'job-3-id', 'date': '2019-01-02', 'name': 'Job 3', 'address': '485 Pleasant Rd.'},
]

很明显，我可以查看并构建一个新数组：

data_flat = []
for date, jobs in data.items():
    for job_id, job in jobs.items():
        data_flat.append({'id': job_id, 'date': date, etc...})

但是，使用列表推导和类似的嵌套数据，有没有更pythonic /有效的方法来做到这一点？我几乎可以想到的是对内部循环使用列表理解，然后使用extend来构建列表，而不是附加列表。有想法吗？

Answer 1

可能的列表理解解决方案如下，我们在解压缩job字典并添加id和date键值对的同时，对两个for循环进行迭代< / p>

[{**job, 'id': job_id, 'date': date} for date, jobs in data.items() for job_id, job in jobs.items()]

在传统的for循环中，

for date, jobs in data.items():
    for job_id, job in jobs.items():
        data_flat.append({**job, 'id': job_id, 'date': date})

Answer 2

可以通过reduce轻松创建

列表。

您需要使用初始化器-reduce函数中的第三个参数。

reduce(
 lambda _list, date: _list.extend(
   {'date': date, 'id':_id, **detail} for _id, detail in data[date].items()) or _list, 
 data, 
 [])

以上代码适用于python2和python3，但是您需要将reduce模块导入为from functools import reduce。有关详细信息，请参见下面的链接。

列表理解和扁平化深度数据结构

2 个答案:

列表。