Python每天3分钟 – #003 如何高效的把二维列表合并成一维？也就是打平

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今天是第003篇：如何高效的把二维列表合并成一维？也就是打平

要实现的目标

有如下列表：

nums_2d = [[12,3],[4,5,6,7],[8,9]]

要求把它合并成一维列表：

nums_1d = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]

普通青年的方法

普通青年使用for循环和extend函数：

nums_2d = [[1,2,3],[4,5,6,7],[8,9]]

nums_1d = []
for n in nums_2d:
 nums_1d.extend(n)

print(nums_1d)

extend() 函数把一个列表里的元素逐个添加到前面的列表中。这里不能使用 +，因为这样会把子列表作为一个元素加进去，没有实现打平的目的。

如果要一定使用+也可以，那要使用两层的for循环，效率比较差。

文艺青年的方法

上面的实现竟然用了3行代码，这样一点都不pythonic，来个文艺点的做法，一行搞定：

nums_2d = [[1,2,3],[4,5,6,7],[8,9]]

nums_1d = [item for sublist in nums_2d for item in sublist]

print(nums_1d)

这里用了推导式，里面稍微有点难以理解。你可以这样想：

• 这就是个两层for循环，前面是外层循环（加粗），后面内层循环：item for sublist in nums_2d for item in sublist
• 内层循环的结果（也就是item变量）都放在一个列表中，这样就实现了打平的效果

博士青年的方法

如果你见多识广，可能会用functools的reduce方法：

import functools, operator
nums_2d = [[1,2,3],[4,5,6,7],[8,9]]

nums_1d = functools.reduce(operator.concat, nums_2d)

print(nums_1d)

functools的reduce函数会把nums_2d中的子列表逐次合并（operator.concat)，直到里面只有一个列表为止，从而也实现了打平的目的。

这里除了用operator.concat，也可以自己传入一个函数，或者就地定义一个匿名函数：

import functools
nums_2d = [[1,2,3],[4,5,6,7],[8,9]]

nums_1d = functools.reduce(lambda x, y: x + y, nums_2d)

print(nums_1d)

还有其他更多的方法，但是没必要像孔乙己数茴香豆一样：列举茴香豆的茴字有8种写法。

那个最快

那个效率更好一点呢？

数据说话，用timeit来测试一下他们的效率：

• 普通青年 – 12.5

  maishu@msmacbook ~ % python -mtimeit -s't=[[1,2,3],[4,5,6], [7], [8,9]]*99' 'n=[]' 'for tt in t:' '    n.extend(tt)'
  20000 loops, best of 5: 12.4 usec per loop

• 普通青年 – 16.5

  maishu@msmacbook ~ % python -mtimeit -s'nums_2d=[[1,2,3],[4,5,6], [7], [8,9]]*99' '[item for sublist in nums_2d for item in sublist]'
  20000 loops, best of 5: 16.5 usec per loop

• 博士青年 – 219，238

  maishu@msmacbook ~ % python -mtimeit -s't=[[1,2,3],[4,5,6], [7], [8,9]]*99' 'import functools' 'import operator' 'functools.reduce(operator.concat,t)'
  1000 loops, best of 5: 219 usec per loop

  maishu@msmacbook ~ % python -mtimeit -s't=[[1,2,3],[4,5,6], [7], [8,9]]*99' 'import functools' 'functools.reduce(lambda x,y: x+y,t)'
  1000 loops, best of 5: 238 usec per loop

普通青年完胜！看来做个普通青年也没什么不好的。不是吗？

有时候我们会为了pythonic而pythonic，总想一行代码实现一个功能，到处找最好的方法，其实写个简单的for循环也挺好的。