是否有一种简单的方法可以用列表理解来扁平化一个可迭代对象列表，或者如果没有，你们都认为什么是扁平化这样一个浅列表的最好方法，平衡性能和可读性?
我尝试用一个嵌套的列表理解来扁平化这样一个列表，就像这样:
[image for image in menuitem for menuitem in list_of_menuitems]
但是我遇到了NameError的麻烦，因为名字‘menuitem’没有定义。在google和Stack Overflow上搜索之后，我用一个reduce语句得到了想要的结果:
reduce(list.__add__, map(lambda x: list(x), list_of_menuitems))
但是这个方法是相当不可读的，因为我需要调用list(x)因为x是Django QuerySet对象。
结论:
感谢每个为这个问题做出贡献的人。以下是我所学到的一份总结。我也把它变成了一个社区维基，以防其他人想要添加或纠正这些观察。
我原来的reduce语句是多余的，最好这样写:
>>> reduce(list.__add__, (list(mi) for mi in list_of_menuitems))
这是嵌套列表理解的正确语法(聪明的总结dF!)
>>> [image for mi in list_of_menuitems for image in mi]
但这两种方法都不如使用itertools.chain有效:
>>> from itertools import chain
>>> list(chain(*list_of_menuitems))
正如@cdleary所指出的那样，使用chain.from_iterable来避免*操作符魔法可能是更好的风格，就像这样:
>>> chain = itertools.chain.from_iterable([[1,2],[3],[5,89],[],[6]])
>>> print(list(chain))
>>> [1, 2, 3, 5, 89, 6]
根据我的经验，最有效的将列表的列表扁平化的方法是:
flat_list = []
map(flat_list.extend, list_of_list)
有时与其他提出的方法进行比较:
list_of_list = [range(10)]*1000
%timeit flat_list=[]; map(flat_list.extend, list_of_list)
#10000 loops, best of 3: 119 µs per loop
%timeit flat_list=list(itertools.chain.from_iterable(list_of_list))
#1000 loops, best of 3: 210 µs per loop
%timeit flat_list=[i for sublist in list_of_list for i in sublist]
#1000 loops, best of 3: 525 µs per loop
%timeit flat_list=reduce(list.__add__,list_of_list)
#100 loops, best of 3: 18.1 ms per loop
现在，当处理更长的子列表时，效率增益会更好:
list_of_list = [range(1000)]*10
%timeit flat_list=[]; map(flat_list.extend, list_of_list)
#10000 loops, best of 3: 60.7 µs per loop
%timeit flat_list=list(itertools.chain.from_iterable(list_of_list))
#10000 loops, best of 3: 176 µs per loop
这个方法也适用于任何迭代对象:
class SquaredRange(object):
def __init__(self, n):
self.range = range(n)
def __iter__(self):
for i in self.range:
yield i**2
list_of_list = [SquaredRange(5)]*3
flat_list = []
map(flat_list.extend, list_of_list)
print flat_list
#[0, 1, 4, 9, 16, 0, 1, 4, 9, 16, 0, 1, 4, 9, 16]
