在Python 2或3中实现这一点的最简单方法是使用pip install morph使用morph库。

代码是:

import morph

list = [[1,2],[3],[5,89],[],[6]]
flattened_list = morph.flatten(list)  # returns [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]

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]

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。

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…

下面是一个使用集合处理多层列表的版本。Iterable:

import collections

def flatten(o, flatten_condition=lambda i: isinstance(i,
               collections.Iterable) and not isinstance(i, str)):
    result = []
    for i in o:
        if flatten_condition(i):
            result.extend(flatten(i, flatten_condition))
        else:
            result.append(i)
    return result