列表理解和扁平化深度数据结构

Question

假设我有一个如下所示的数据结构（这已大大简化，我的实际数据在每个日期都有大量特定日期的数据）：

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.'}
    }
}

我想做的是将其展平，将date 和job id 推送到对象数组。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.'},
]

显然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...})

但是有没有一种更 Pythonic/更有效的方法来使用带有嵌套数据的列表推导来做到这一点？我能想到的几乎都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。想法？

Answer 1

可以通过reduce轻松制作平面列表。

所有你需要使用 initializer - 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，但您需要将 reduce 模块导入为 from functools import reduce。详情请参考以下链接。

• for python2

• for python3

Answer 2

一个可能的列表理解解决方案可能如下，我们解包job字典并添加id和date键值对，同时迭代两个for循环

[{**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，看起来像

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