¿Por qué Python no tiene una función de "aplanar" para las listas?

Erlang y Ruby vienen con funciones para aplanar matrices. Parece una herramienta tan simple y útil para agregar a un idioma. Uno podría hacer esto:

>>> mess = [[1, [2]], 3, [[[4, 5]], 6]]
>>> mess.flatten()
[1, 2, 3, 4, 5, 6]

O incluso:

>>> import itertools
>>> mess = [[1, [2]], 3, [[[4, 5]], 6]]
>>> list(itertools.flatten(mess))
[1, 2, 3, 4, 5, 6]

En cambio, en Python, uno tiene que pasar por la molestia de escribir una función para aplanar matrices desde cero. Esto me parece tonto, aplanar matrices es algo muy común. Es como tener que escribir una función personalizada para concatenar dos matrices.

He buscado en Google esto infructuosamente, así que pregunto aquí; ¿Hay alguna razón particular por la cual un lenguaje maduro como Python 3, que viene con cientos de miles de baterías diferentes incluidas, no proporcione un método simple para aplanar matrices? ¿Se ha discutido y rechazado la idea de incluir tal función en algún momento?

Las propuestas para flattenagregar una función a la biblioteca estándar aparecen de vez en cuando en las listas de correo python-dev y python-ideas . Los desarrolladores de Python suelen responder con los siguientes puntos:

1. Un aplanamiento de un nivel (que convierte un iterable de iterables en un único iterable) es una expresión trivial de una línea (x for y in z for x in y)y, en cualquier caso, ya está en la biblioteca estándar bajo el nombre itertools.chain.from_iterable.

2. ¿Cuáles son los casos de uso para un aplanamiento multinivel de uso general? ¿Son realmente lo suficientemente convincentes como para que la función se agregue a la biblioteca estándar?

3. ¿Cómo decidiría un aplanamiento multinivel de propósito general cuándo aplanar y cuándo dejar solo? Puede pensar que una regla como "aplanar cualquier cosa que admita la interfaz iterable" funcionaría, pero eso conduciría a un bucle infinito flatten('a').

Ver por ejemplo Raymond Hettinger :

Se ha discutido ad nauseam en comp.lang.python. Las personas parecen disfrutar escribiendo sus propias versiones de flatten más que encontrar casos de uso legítimos que aún no tienen soluciones triviales.

Un aplanador de uso general necesita alguna forma de saber qué es atómico y qué puede subdividirse aún más. Además, no es obvio cómo se debe extender el algoritmo para cubrir las entradas con estructuras de datos en forma de árbol con datos en los nodos, así como las hojas (preorden, postorder, transversal, etc.)

Viene con tal método pero no lo llama aplanar. Se llama " cadena ". Devuelve un iterador en el que luego deberías usar la función list () para volver a convertirlo en una lista. Si no desea usar un *, puede usar la segunda versión "from_iterator". Funciona igual en Python 3. Fallará si la entrada de la lista no es una lista de listas.

[[1], [2, 3], [3, 4, 5]] #yes
[1, 2, [5, 6]] #no

Hubo una vez un método de aplanamiento en el módulo compiler.ast, pero esto fue desaprobado en 2.6 y luego eliminado en 3.0. La recursividad de profundidad arbitraria, necesaria para listas anidadas arbitrariamente, no funciona bien con la profundidad de recursión máxima conservadora de Python. El razonamiento para la eliminación del compilador se debió en gran medida a que era un desastre . El compilador se convirtió en ast, pero se quedó atrás.

La profundidad arbitraria se puede lograr con las matrices de numpy y el aplanamiento de esa biblioteca.

... tal vez porque no es tan difícil escribir uno tú mismo

def flatten(l): return flatten(l[0]) + (flatten(l[1:]) if len(l) > 1 else []) if type(l) is list else [l]

... y luego aplanar todo lo que quieras :)

>>> flatten([1,[2,3],4])
[1, 2, 3, 4]
>>> flatten([1, [2, 3], 4, [5, [6, {'name': 'some_name', 'age':30}, 7]], [8, 9, [10, [11, [12, [13, {'some', 'set'}, 14, [15, 'some_string'], 16], 17, 18], 19], 20], 21, 22, [23, 24], 25], 26, 27, 28, 29, 30])
[1, 2, 3, 4, 5, 6, {'age': 30, 'name': 'some_name'}, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, set(['set', 'some']), 14, 15, 'some_string', 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30]
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