最简单的方式在Python没有任何图书馆

此功能还将适用于多维列表。

使用 recursion 我们可以实现列表中的任何组合,我们可以无需使用任何图书馆。

#Devil
x = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7], [8, 9]]


output = []
def flatten(v):
    if isinstance(v, int):
        output.append(v)
    if isinstance(v, list):
        for i in range(0, len(v)):
            flatten(v[i])

flatten(x)
print("Output:", output)
#Output: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

#Adding more dimensions 
x = [ [1, [2, 3, [4, 5], [6]], 7 ], [8, [9, [10]]] ]
flatten(x)
print("Output:", output)
#Output: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

我用 perfplot 测试了大多数建议的解决方案(我的宠物项目,基本上是时间周围的插槽),并发现

import functools
import operator
functools.reduce(operator.iconcat, a, [])

要成为最快的解决方案,无论是许多小列表还是很少的长列表都被混合(operator.iadd 同样快)。

更简单、更可接受的选择是

out = []
for sublist in a:
    out.extend(sublist)

如果字体列表的数量很大,这表现得比上面的建议略糟糕。

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重复字符的代码:

import functools
import itertools
import operator

import numpy as np
import perfplot


def forfor(a):
    return [item for sublist in a for item in sublist]


def sum_brackets(a):
    return sum(a, [])


def functools_reduce(a):
    return functools.reduce(operator.concat, a)


def functools_reduce_iconcat(a):
    return functools.reduce(operator.iconcat, a, [])


def itertools_chain(a):
    return list(itertools.chain.from_iterable(a))


def numpy_flat(a):
    return list(np.array(a).flat)


def numpy_concatenate(a):
    return list(np.concatenate(a))


def extend(a):
    out = []
    for sublist in a:
        out.extend(sublist)
    return out


b = perfplot.bench(
    setup=lambda n: [list(range(10))] * n,
    # setup=lambda n: [list(range(n))] * 10,
    kernels=[
        forfor,
        sum_brackets,
        functools_reduce,
        functools_reduce_iconcat,
        itertools_chain,
        numpy_flat,
        numpy_concatenate,
        extend,
    ],
    n_range=[2 ** k for k in range(16)],
    xlabel="num lists (of length 10)",
    # xlabel="len lists (10 lists total)"
)
b.save("out.png")
b.show()

根據您的列表(1, 2, 3), [4, 5, 6], [7], [8, 9] 是 1 列表水平,我們可以簡單地使用數量(列表),而不使用任何圖書館。

sum([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7], [8, 9]],[])
# [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

延伸此方法的优势,当内部存在一个<unk>或数字时,简单地将每个元素的地图函数添加到列表中

#For only tuple
sum(list(map(list,[[1, 2, 3], (4, 5, 6), (7,), [8, 9]])),[])
# [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

#In general

def convert(x):
    if type(x) is int or type(x) is float:
           return [x]
    else:
           return list(x)

sum(list(map(convert,[[1, 2, 3], (4, 5, 6), 7, [8, 9]])),[])
# [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

在这里,有一个明确的解释的缺点在记忆的这个方法。 简而言之,它重复创建列表对象,应该避免( )

要插入深厚的数据结构,请使用 iteration_utilities.deepflatten1:

>>> from iteration_utilities import deepflatten

>>> l = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7], [8, 9]]
>>> list(deepflatten(l, depth=1))
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

>>> l = [[1, 2, 3], [4, [5, 6]], 7, [8, 9]]
>>> list(deepflatten(l))
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

这是一个发电机,所以你需要将结果投到列表中,或者明确地对其进行调解。

要单一的平面,如果每一个项目本身是不可分割的,你也可以使用 iteration_utilities.flatten 它本身只是一个薄的旋转器周围 itertools.chain.from_iterable:

>>> from iteration_utilities import flatten
>>> l = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7], [8, 9]]
>>> list(flatten(l))
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

只需添加一些时间表(基于Nico Schlömer的答案,其中不包含此答案中的功能):

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结果表明,如果 iterable 只包含几个内部 iterables 那么 总数将是最快的,但是,对于长期 iterables 只有 itertools.chain.from_iterable, iteration_utilities.deepflatten 或 nested 理解具有合理的性能, itertools.chain.from_iterable 是最快的(如 Nico Schlömer 已经注意到)。

from itertools import chain
from functools import reduce
from collections import Iterable  # or from collections.abc import Iterable
import operator
from iteration_utilities import deepflatten

def nested_list_comprehension(lsts):
    return [item for sublist in lsts for item in sublist]

def itertools_chain_from_iterable(lsts):
    return list(chain.from_iterable(lsts))

def pythons_sum(lsts):
    return sum(lsts, [])

def reduce_add(lsts):
    return reduce(lambda x, y: x + y, lsts)

def pylangs_flatten(lsts):
    return list(flatten(lsts))

def flatten(items):
    """Yield items from any nested iterable; see REF."""
    for x in items:
        if isinstance(x, Iterable) and not isinstance(x, (str, bytes)):
            yield from flatten(x)
        else:
            yield x

def reduce_concat(lsts):
    return reduce(operator.concat, lsts)

def iteration_utilities_deepflatten(lsts):
    return list(deepflatten(lsts, depth=1))


from simple_benchmark import benchmark

b = benchmark(
    [nested_list_comprehension, itertools_chain_from_iterable, pythons_sum, reduce_add,
     pylangs_flatten, reduce_concat, iteration_utilities_deepflatten],
    arguments={2**i: [[0]*5]*(2**i) for i in range(1, 13)},
    argument_name='number of inner lists'
)

b.plot()

1 Disclaimer:我是该图书馆的作者

您可以使用 itertools.chain():

>>> import itertools
>>> list2d = [[1,2,3], [4,5,6], [7], [8,9]]
>>> merged = list(itertools.chain(*list2d))

或者您可以使用 itertools.chain.from_iterable(),不需要与 * 运营商解包列表:

>>> import itertools
>>> list2d = [[1,2,3], [4,5,6], [7], [8,9]]
>>> merged = list(itertools.chain.from_iterable(list2d))

这种方法可能比 [分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类

$ python3 -mtimeit -s'l=[[1,2,3],[4,5,6], [7], [8,9]]*99;import itertools' 'list(itertools.chain.from_iterable(l))'
20000 loops, best of 5: 10.8 usec per loop
$ python3 -mtimeit -s'l=[[1,2,3],[4,5,6], [7], [8,9]]*99' '[item for sublist in l for item in sublist]'
10000 loops, best of 5: 21.7 usec per loop
$ python3 -mtimeit -s'l=[[1,2,3],[4,5,6], [7], [8,9]]*99' 'sum(l, [])'
1000 loops, best of 5: 258 usec per loop
$ python3 -mtimeit -s'l=[[1,2,3],[4,5,6], [7], [8,9]]*99;from functools import reduce' 'reduce(lambda x,y: x+y,l)'
1000 loops, best of 5: 292 usec per loop
$ python3 --version
Python 3.7.5rc1

你的功能不起作用的原因是因为延伸延伸一个序列在现场,并且不会返回它。

reduce(lambda x,y: x.extend(y) or x, l)

注意:扩展比 + 列表更有效。