python使用yield压平嵌套字典的超简单方法

针对题目提供的问题，我将针对以下几个方面进行详细讲解：

• 什么是yield？
• 为什么可以使用yield压平嵌套字典？
• 如何使用yield压平嵌套字典？
• 示例演示

什么是yield

在进入yield的介绍前，我们先来快速回顾一下python中生成器的概念。生成器是一类特殊的函数，它以一种可迭代的方式输出数据。相对于普通函数，生成器函数的定义中包含了 yield 关键字，而非 return。当生成器函数执行到yield关键字时，会暂停函数的执行，并且将yield后面的值返回给调用方，直到调用方请求下一个值，生成器才会继续执行，并执行到下一个yield语句或者函数执行结束为止。

yield是python中比较强大的语法之一，它不仅可以用于生成器函数，还可以用于定义协程。在协程中，yield可以暂停函数的执行，但不同于生成器，协程的yield可以接受调用方发送过来的值。这里我们不再赘述协程的内容。

为什么可以使用yield压平嵌套字典

在python中，字典是一类可变的数据类型，它可以嵌套并存储其他的数据类型。当我们需要对一个嵌套字典进行操作的时候，我们需要使用到递归函数，将字典中嵌套的字典一一取出并操作。虽然递归函数可以完成任务，但是从代码可读性和代码效率的角度考虑，递归函数并不是最优的选择。

在这时候，我们就可以使用 yield 来完成这个任务，因为 yield 可以在函数执行到yield关键字的时候，将生成器的状态暂停下来，返回到函数调用处。当函数再次被调用的时候，yield会接着上次暂停的位置继续执行。

使用yield来压平嵌套字典并不是一个新的想法，使用 yield 压平嵌套结构已经被广泛应用于各种编程语言之中，目的是将嵌套的结构转化为一维的序列，使得我们可以对这个序列进行迭代，而无需使用递归等复杂的算法。

如何使用yield压平嵌套字典

以下的代码段可以用来压平嵌套字典：

def flatten(d, parent_key='', sep='_'):
    """
    字典压平函数
    :param d: 带压平字典
    :param parent_key: 压平后的父键
    :param sep: 连接键名的分隔符
    """
    items = []

    for k, v in d.items():

        new_key = parent_key + sep + k if parent_key else k

        if isinstance(v, MutableMapping):
            items.extend(flatten(v, new_key, sep=sep).items())
        else:
            items.append((new_key, v))

    return dict(items)

当代码解释执行到这里时，会默认定义flatten函数，该函数接受三个参数：d、parent_key、sep。其中，d是带压平字典，parent_key是压平后的父键，sep是连接键名的分隔符。

在 for 循环中，我们首先取出字典的键和值，然后判断值的类型是否是字典（MutableMapping），如果是，则递归调用函数执行，否则将键和值append到items列表里面。

return 返回一个字典，该字典来自items列表，并使用dict()内置函数将(items)列表转换为字典。

示例演示

以下代码段演示了如何使用flatten函数来压平嵌套字典，并输出结果：

from collections.abc import MutableMapping  # 引入MutableMapping类，用于判断字典类型

def flatten(d, parent_key='', sep='_'):
    """
    字典压平函数
    :param d: 带压平字典
    :param parent_key: 压平后的父键
    :param sep: 连接键名的分隔符
    """
    items = []

    for k, v in d.items():

        new_key = parent_key + sep + k if parent_key else k

        if isinstance(v, MutableMapping):
            items.extend(flatten(v, new_key, sep=sep).items())
        else:
            items.append((new_key, v))

    return dict(items)

# 示例1
nested_dict = {'a': {'b': 1, 'c': {'d': 2}}}
flattened_dict = flatten(nested_dict)
print(flattened_dict)

# 示例2
nested_dict = {'a': 1, 'b': {'c': 2, 'd': {'e': 3}}}
flattened_dict = flatten(nested_dict)
print(flattened_dict)

这个脚本演示了两个示例：

• 示例1：嵌套字典 {'a': {'b': 1, 'c': {'d': 2}}}，该字典内嵌套了另一个字典。程序使用了flatten函数将该字典压平，并将结果输出到终端上。

输出结果如下：

{'a_b': 1, 'a_c_d': 2}

• 示例2：嵌套字典{'a': 1, 'b': {'c': 2, 'd': {'e': 3}}}，该字典嵌套了两层字典。程序使用了flatten函数将该字典压平，并将结果输出到终端上。

输出结果如下：

{'a': 1, 'b_c': 2, 'b_d_e': 3}

以上就是完整的 "python使用yield压平嵌套字典的超简单方法" 的攻略了，希望对你有所帮助。