你可以使用列表扩展方法. 它显示是最快的:

flat_list = []
for sublist in l:
    flat_list.extend(sublist)

表演:

import functools
import itertools
import numpy
import operator
import perfplot


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(numpy.array(a).flat)


def extend(a):
    n = []

    list(map(n.extend, a))

    return n


perfplot.show(
    setup = lambda n: [list(range(10))] * n,
    kernels = [
        functools_reduce_iconcat, extend, itertools_chain, numpy_flat
        ],
    n_range = [2**k for k in range(16)],
    xlabel = 'num lists',
    )

出口:

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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。

使用 functools.reduce,将积累的列表 xs 添加到下列列表 ys:

from functools import reduce
xss = [[1,2,3], [4,5,6], [7], [8,9]]
out = reduce(lambda xs, ys: xs + ys, xss)

出口:

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

使用 operator.concat 的更快方法:

from functools import reduce
import operator
xss = [[1,2,3], [4,5,6], [7], [8,9]]
out = reduce(operator.concat, xss)

出口:

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

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()

您也可以使用NumPy的公寓:

import numpy as np
list(np.array(l).flat)

它只有在超级列表具有相同的尺寸时才有效。

這裡有一個通用方法,適用於數字、線條、粘列表和混合容器,這可以讓簡單和複雜的容器混合起來(請參閱Demo)。

代码

from typing import Iterable 
#from collections import Iterable                            # < py38


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

笔记:

在 Python 3 中,从 flatten(x) 获取可以取代 sub_x 在 flatten(x): 获取 sub_x 在 Python 3.8 中,从 collection.abc 转移到输入模块。

演示

simple = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7], [8, 9]]
list(flatten(simple))
# [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

complicated = [[1, [2]], (3, 4, {5, 6}, 7), 8, "9"]              # numbers, strs, nested & mixed
list(flatten(complicated))
# [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, '9']

参考

此解決方案是從 Beazley, D. 和 B. Jones. Recipe 4.14, Python Cookbook 3rd Ed., O'Reilly Media Inc. Sebastopol, CA: 2013 發現以前的 SO 帖子,可能是原來的展示。