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在上一篇文章里面，我们讲到了如何使用Python的yield关键字简化代码，压平多层嵌套字典的。
那么如果我们的数据不仅仅有字典，还有列表，是一个字典列表多层嵌套的数据怎么办呢？例如：
nest_dict = { 'a': 1, 'b': { 'c': 2, 'd': 3, 'e': {'f': 4} }, 'g': {'h': 5}, 'i': 6, 'j': {'k': {'l': {'m': 8}}}, 'n': [1, {'o': 1, 'p': [1, 2, 3], 'q': {'r': {'s': 100}}}, 3, [1, 2, 3], 5] }
现在，请停下来，敲一敲代码，想想如何把处理列表的逻辑添加进去。
首先，我们来看一下最终被压平以后的数据长什么样：
{'a': 1, 'b_c': 2, 'b_d': 3, 'b_e_f': 4, 'g_h': 5, 'i': 6, 'j_k_l_m': 8, 'n_0': 1, 'n_1_o': 1, 'n_1_p_0': 1, 'n_1_p_1': 2, 'n_1_p_2': 3, 'n_1_q_r_s': 100, 'n_2': 3, 'n_3_0': 1, 'n_3_1': 2, 'n_3_2': 3, 'n_4': 5}
对于'n': ['a', 'b', 'c']这种形式的数据，我们把它转换为：{'n_0': 'a', 'n_1': 'b', 'n_2': 'c'}
我们原来的核心代码是这样的：
def flat(x): for key, value in x.items(): if isinstance(value, dict): for k, v in flat(value): k = f'{key}_{k}' yield (k, v) else: yield (key, value)
你的第一反应，是不是这样修改代码：
def flat(x): for key, value in x.items(): if isinstance(value, dict): for k, v in flat(value): k = f'{key}_{k}' yield (k, v) elif isinstance(value, list): "一大堆处理列表的代码" else: yield (key, value)
如果你使用return和递归，你可能确实需要这样写。
但如果你使用yield关键字，那么，你虽然也要修改代码，可是修改的地方却不是这里。我们要修改的地方在for key, value in x.items()。
因为.items()这个方法是字典的方法，列表没有这个方法。所以我们需要写一个通用的迭代生成器，支持字典和列表，所以我们增加一个函数：iter_x:
def iter_x(x): if isinstance(x, dict): for key, value in x.items(): yield (key, value) elif isinstance(x, list): for index, value in enumerate(x): yield (index, value)
现在，我们在原来的代码中调用这段个新的生成器函数：
def flat(x): for key, value in iter_x(x): if isinstance(value, (dict, list)): for k, v in flat(value): k = f'{key}_{k}' yield (k, v) else: yield (key, value)
其中，isinstance(value, (dict, list))，相当于isinstance(value, dict) or isinstance(value, list)。
我们来看一下运行效果：
掌握yield关键字，你的编程思路和想问题的方式会发生一个重大的转变。
