python中多层字典扁平化是干啥

Python中的多层字典扁平化是指将嵌套的字典结构转换成一维的键值对序列，通常是元组的形式，这样便于处理和操作。这样做有以下几个目的：

1. 数据清洗和预处理：在数据分析或API调用后，扁平化的字典结构有助于统一数据格式，方便后续的数据分析和存储。

2. 提高性能：对于某些需要快速查找和处理的数据结构，扁平化的字典更容易通过索引来访问。

3. 易于序列化：扁平化的字典可以直接序列化为JSON，避免了复杂嵌套结构在JSON字符串中的不便。

这里有两个示例：

1. 将多层json数据解析并扁平化[^1]:

import json
# 假设after是一个多层json数据
data = json.dumps(after, sort_keys=True, indent=4, separators=(',', ': '))
# 使用json库的dumps方法将字典转换为字符串，然后可以进一步解析为字典或扁平化的元组列表

2. 手动实现字典嵌套的扁平化[^2]，这里使用递归walk函数来实现：

def walk(d):
    for k, v in d.items():
        if isinstance(v, dict):
            for sub_k, sub_v in walk(v):
                yield (k, sub_k, sub_v)
        else:
            yield (k, v)

# 示例字典
nested_dict = {'a': {'b': {'c': 1}, 'd': 2}, 'e': 3}
# 扁平化后得到 [(('a', 'b', 'c'), 1), (('a', 'd'), 2), ('e', 3)]
for key_path, value in walk(nested_dict):
    print(key_path, value)