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Python中將嵌套列表扁平化的多種實(shí)現(xiàn)方法

更新時(shí)間：2025年07月06日 10:48:46 作者：1010n111

在Python編程中,我們常常會(huì)遇到需要將嵌套列表（即列表中包含列表）轉(zhuǎn)換為一個(gè)一維的扁平列表的需求,本文將給大家介紹了多種實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的方法,需要的朋友可以參考下

Python中將嵌套列表扁平化的方法

技術(shù)背景

在Python編程中，我們常常會(huì)遇到需要將嵌套列表（即列表中包含列表）轉(zhuǎn)換為一個(gè)一維的扁平列表的需求。例如，有一個(gè)嵌套列表[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7], [8, 9]]，我們希望將其轉(zhuǎn)換為[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]。以下將介紹多種實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的方法。

實(shí)現(xiàn)步驟

1. 使用嵌套列表推導(dǎo)式

嵌套列表推導(dǎo)式是一種簡(jiǎn)潔的實(shí)現(xiàn)方式。其基本思路是通過兩層循環(huán)，將嵌套列表中的每個(gè)元素提取出來，組成一個(gè)新的扁平列表。

xss = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7], [8, 9]]
flat_list = [x for xs in xss for x in xs]
print(flat_list)

2. 使用itertools.chain()或itertools.chain.from_iterable()

itertools模塊提供了高效的迭代工具。chain()函數(shù)可以將多個(gè)可迭代對(duì)象連接起來，而chain.from_iterable()可以直接接受一個(gè)可迭代對(duì)象作為參數(shù)，將其內(nèi)部的可迭代對(duì)象連接起來。

import itertools
list2d = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7], [8, 9]]
# 使用 chain()
merged1 = list(itertools.chain(*list2d))
# 使用 chain.from_iterable()
merged2 = list(itertools.chain.from_iterable(list2d))
print(merged1)
print(merged2)

3. 使用sum()函數(shù)

sum()函數(shù)可以對(duì)可迭代對(duì)象求和，當(dāng)對(duì)嵌套列表使用時(shí)，結(jié)合初始值[]，可以實(shí)現(xiàn)列表的扁平化。但這種方法效率較低，不適合處理大規(guī)模數(shù)據(jù)。

xss = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7], [8, 9]]
flat_list = sum(xss, [])
print(flat_list)

4. 使用functools.reduce()

reduce()函數(shù)可以對(duì)序列中的元素進(jìn)行累積操作。結(jié)合operator.concat或operator.iconcat可以實(shí)現(xiàn)列表的扁平化。

from functools import reduce
import operator
xss = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7], [8, 9]]
# 使用 operator.concat
out1 = reduce(operator.concat, xss)
# 使用 operator.iconcat
out2 = reduce(operator.iconcat, xss, [])
print(out1)
print(out2)

5. 自定義遞歸函數(shù)

通過遞歸的方式，可以處理任意深度的嵌套列表。

from typing import Iterable

def flatten(items):
    for x in items:
        if isinstance(x, Iterable) and not isinstance(x, (str, bytes)):
            yield from flatten(x)
        else:
            yield x

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

核心代碼

以下是上述各種方法的核心代碼總結(jié)：

import itertools
from functools import reduce
import operator
from typing import Iterable

# 嵌套列表推導(dǎo)式
def nested_list_comprehension(xss):
    return [x for xs in xss for x in xs]

# itertools.chain.from_iterable()
def itertools_chain(xss):
    return list(itertools.chain.from_iterable(xss))

# sum()
def pythons_sum(xss):
    return sum(xss, [])

# functools.reduce() with operator.concat
def reduce_concat(xss):
    return reduce(operator.concat, xss)

# functools.reduce() with operator.iconcat
def reduce_iconcat(xss):
    return reduce(operator.iconcat, xss, [])

# 自定義遞歸函數(shù)
def custom_flatten(items):
    for x in items:
        if isinstance(x, Iterable) and not isinstance(x, (str, bytes)):
            yield from custom_flatten(x)
        else:
            yield x

xss = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7], [8, 9]]
print(nested_list_comprehension(xss))
print(itertools_chain(xss))
print(pythons_sum(xss))
print(reduce_concat(xss))
print(reduce_iconcat(xss))
print(list(custom_flatten(xss)))

最佳實(shí)踐

小規(guī)模數(shù)據(jù)：對(duì)于小規(guī)模的嵌套列表，嵌套列表推導(dǎo)式是一種簡(jiǎn)潔且直觀的選擇，代碼易于理解和維護(hù)。
大規(guī)模數(shù)據(jù)：當(dāng)處理大規(guī)模的嵌套列表時(shí)，itertools.chain.from_iterable()方法通常具有較高的性能，因?yàn)樗苊饬藙?chuàng)建大量的中間列表。
任意深度嵌套：如果嵌套列表的深度不確定，使用自定義的遞歸函數(shù)可以處理任意深度的嵌套結(jié)構(gòu)。

常見問題

1. 性能問題

使用sum()函數(shù)和reduce()函數(shù)結(jié)合operator.concat時(shí)，由于每次操作都會(huì)創(chuàng)建一個(gè)新的列表對(duì)象，會(huì)導(dǎo)致性能下降，尤其是處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)。建議使用itertools.chain.from_iterable()或自定義遞歸函數(shù)。

2. 字符串處理問題

在處理包含字符串的嵌套列表時(shí)，需要注意字符串也是可迭代對(duì)象。在自定義遞歸函數(shù)中，通常需要排除字符串類型，以避免將字符串拆分為單個(gè)字符。例如：

from typing import Iterable

def flatten(items):
    for x in items:
        if isinstance(x, Iterable) and not isinstance(x, (str, bytes)):
            yield from flatten(x)
        else:
            yield x

complicated = [[1, [2]], (3, 4, {5, 6}, 7), 8, "9"]
flat_list = list(flatten(complicated))
print(flat_list)