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]

当前回答

你就快成功了!进行嵌套列表推导的方法是将for语句放在与常规嵌套for语句相同的顺序。

因此,这

for inner_list in outer_list:
    for item in inner_list:
        ...

对应于

[... for inner_list in outer_list for item in inner_list]

所以你想

[image for menuitem in list_of_menuitems for image in menuitem]

其他回答

一个简单的替代方法是使用numpy的concatate,但它将内容转换为浮点数:

import numpy as np
print np.concatenate([[1,2],[3],[5,89],[],[6]])
# array([  1.,   2.,   3.,   5.,  89.,   6.])
print list(np.concatenate([[1,2],[3],[5,89],[],[6]]))
# [  1.,   2.,   3.,   5.,  89.,   6.]

这个解决方案适用于任意的嵌套深度——而不仅仅是一些(所有?)其他解决方案所限制的“列表的列表”深度:

def flatten(x):
    result = []
    for el in x:
        if hasattr(el, "__iter__") and not isinstance(el, basestring):
            result.extend(flatten(el))
        else:
            result.append(el)
    return result

它是递归,允许任意深度嵌套-直到你达到最大递归深度,当然…

如果列表中的每个项都是字符串(并且这些字符串中的任何字符串都使用" "而不是' '),则可以使用正则表达式(re module)

>>> flattener = re.compile("\'.*?\'")
>>> flattener
<_sre.SRE_Pattern object at 0x10d439ca8>
>>> stred = str(in_list)
>>> outed = flattener.findall(stred)

上面的代码将in_list转换为字符串,使用regex找到引号内的所有子字符串(即列表中的每一项),并将它们作为列表输出。

如果你正在寻找一个内置的,简单的,一行程序,你可以使用:

a = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]
b = [i[x] for i in a for x in range(len(i))]
print b

返回

[1, 2, 3, 4, 5, 6]

性能结果。修改。

import itertools
def itertools_flatten( aList ):
    return list( itertools.chain(*aList) )

from operator import add
def reduce_flatten1( aList ):
    return reduce(add, map(lambda x: list(x), [mi for mi in aList]))

def reduce_flatten2( aList ):
    return reduce(list.__add__, map(list, aList))

def comprehension_flatten( aList ):
    return list(y for x in aList for y in x)

我将一个包含30个道具的2级列表平铺了1000次

itertools_flatten     0.00554
comprehension_flatten 0.00815
reduce_flatten2       0.01103
reduce_flatten1       0.01404

减少总是一个糟糕的选择。