如果您有一个未知数量的列表，并且没有导入任何东西，那么这可能是python式的，稍微有用一些。

只要列表的长度相同，就可以使用下面的函数。

这里*args接受可变数量的列表参数(但每个参数中元素的总和相同)。

在返回的列表中再次使用*来解包每个列表中的元素。

def sum_lists(*args):
    return list(map(sum, zip(*args)))

a = [1,2,3]
b = [1,2,3]  

sum_lists(a,b)

输出:

[2, 4, 6]

或者用3个列表

sum_lists([5,5,5,5,5], [10,10,10,10,10], [4,4,4,4,4])

输出:

[19, 19, 19, 19, 19]

zip函数在这里很有用，它与列表推导式v1, v2一起使用。 如果你有一个列表的列表(而不是两个列表)，你可以使用v3。 对于具有不同长度的列表(例如:通过在第一个/第二个列表的末尾添加1)，那么您可以尝试类似这样的操作(使用zip_longest) - v4

first = [1, 2, 3, 1]
second = [4, 5, 6]

output: [5, 7, 9, 1]

如果拥有相同长度的未知数量的列表，则可以使用函数v5。 v6 - operator模块导出一组与Python的内在操作符对应的高效函数。例如，operator。Add (x, y)等价于表达式x+y。 v7 -假设第一个列表和第二个列表具有相同的长度，您不需要zip或其他任何东西。

################
first = [1, 2, 3]
second = [4, 5, 6]

####### v1 ########
third1 = [sum(i) for i in zip(first,second)]

####### v2 ########
third2 = [x + y for x, y in zip(first, second)]

####### v3 ########
lists_of_lists = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
third3 = [sum(x) for x in zip(*lists_of_lists)]

####### v4 ########
from itertools import zip_longest
third4 = list(map(sum, zip_longest(first, second, fillvalue=0)))

####### v5 ########
def sum_lists(*args):
    return list(map(sum, zip(*args)))

third5 = sum_lists(first, second)

####### v6 ########
import operator
third6 = list(map(operator.add, first,second))

####### v7 ########
third7 =[first[i]+second[i] for i in range(len(first))]

####### v(i) ########

print(third1) # [5, 7, 9]
print(third2) # [5, 7, 9]
print(third3) # [5, 7, 9]
print(third4) # [5, 7, 9]
print(third5) # [5, 7, 9]
print(third6) # [5, 7, 9]
print(third7) # [5, 7, 9]

使用map和operator.add:

>>> from operator import add
>>> list( map(add, list1, list2) )
[5, 7, 9]

或者压缩一个列表理解:

>>> [sum(x) for x in zip(list1, list2)]
[5, 7, 9]

时间比较:

>>> list2 = [4, 5, 6]*10**5
>>> list1 = [1, 2, 3]*10**5
>>> %timeit from operator import add;map(add, list1, list2)
10 loops, best of 3: 44.6 ms per loop
>>> %timeit from itertools import izip; [a + b for a, b in izip(list1, list2)]
10 loops, best of 3: 71 ms per loop
>>> %timeit [a + b for a, b in zip(list1, list2)]
10 loops, best of 3: 112 ms per loop
>>> %timeit from itertools import izip;[sum(x) for x in izip(list1, list2)]
1 loops, best of 3: 139 ms per loop
>>> %timeit [sum(x) for x in zip(list1, list2)]
1 loops, best of 3: 177 ms per loop

a_list = []
b_list = []
for i in range(1,100):
    a_list.append(random.randint(1,100))

for i in range(1,100):
    a_list.append(random.randint(101,200))
[sum(x) for x in zip(a_list , b_list )]

也许“最python化的方式”应该包括处理list1和list2大小不同的情况。运用其中的一些方法，你会不动声色地得到答案。numpy方法会让您知道，很可能使用ValueError。

例子:

import numpy as np
>>> list1 = [ 1, 2 ]
>>> list2 = [ 1, 2, 3]
>>> list3 = [ 1 ]
>>> [a + b for a, b in zip(list1, list2)]
[2, 4]
>>> [a + b for a, b in zip(list1, list3)]
[2]
>>> a = np.array (list1)
>>> b = np.array (list2)
>>> a+b
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (2) (3)

如果这是你问题中的函数你想要什么结果?

如果您需要处理不同大小的列表，不用担心!很棒的itertools模块已经介绍过了:

>>> from itertools import zip_longest
>>> list1 = [1,2,1]
>>> list2 = [2,1,2,3]
>>> [sum(x) for x in zip_longest(list1, list2, fillvalue=0)]
[3, 3, 3, 3]
>>>

在Python 2中，zip_longest被称为izip_longest。

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