python中多个列表的串联


Concatenation of many lists in Python

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假设我有这样一个函数：

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def getNeighbors(vertex)

返回与给定顶点相邻的顶点列表。现在我想创建一个列表，列出所有邻居的邻居。我是这样做的：

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listOfNeighborsNeighbors = []
for neighborVertex in getNeighbors(vertex):
    listOfNeighborsNeighbors.append(getNeighbors(neighborsVertex))

有没有比这更像Python的方法？

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通常的解决方案，itertools模块包含：

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>>> l1=[1, 2, 3]

>>> l2=[4, 5, 6]

>>> l3=[7, 8, 9]

>>> import itertools

>>> list(itertools.chain(l1, l2, l3))
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
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appending列表可以完成与+和sum()：

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>>> c = [[1, 2], [3, 4]]
>>> sum(c, [])
[1, 2, 3, 4]
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[x for n in getNeighbors(vertex) for x in getNeighbors(n)]

或

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sum(getNeighbors(n) for n in getNeighbors(vertex), [])
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如果速度的问题，它可能是更好的使用这个：

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from operator import iadd
reduce(iadd, (getNeighbors(n) for n in getNeighbors(vertex)))

本代码是在该点的列表在列表list.extendconcatenating全由一对一个项目的理解会增加，如果list.append调用。saves位是架空的，制作前(根据我的测量约三倍)的速度。(通常是书面的+=iadd算子和不相同的东西的list.extend)。

使用列表(第一液)comprehensions Ignacio)仍然是正确的，它是通常的方式，更容易阅读。

但绝对避免使用sum(..., [])，因为它运行在二次。这是非常impractical列表是很多(超过百或OS)。

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采用高速类：

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list_of_lists = [[x,1] for x in xrange(1000)]

%timeit list(itertools.chain(*list_of_lists))
100000 loops, best of 3: 14.6 μs per loop

%timeit list(itertools.chain.from_iterable(list_of_lists))
10000 loops, best of 3: 60.2 μs per loop

min(timeit.repeat("ll=[];
for l in list_of_lists:
 ll.extend(l)","list_of_lists=[[x,1] for x in xrange(1000)]",repeat=3, number=100))/100.0
9.620904922485351e-05

%timeit [y for z in list_of_lists for y in z]
10000 loops, best of 3: 108 μs per loop

%timeit sum(list_of_lists, [])
100 loops, best of 3: 3.7 ms per loop
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我喜欢，因为它运行在itertools.chain方法(线性和二次(……)中的时间)，但"约翰不展示如何处理的动态列表的长度。这里是一个解决方案是打开的。

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import itertools
list(itertools.chain(*[getNeighbors(n) for n in getNeighbors(vertex)]))

你可以摆脱list(...)呼叫，如果你是足够的迭代变量。

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利用.extend(更新)(就地)结合而减少(新对象)和(每个小组)应更有效，但是我太懒，：)试验

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mylist = [[1,2], [3,4], [5,6]]
reduce(lambda acc_l, sl: acc_l.extend(sl) or acc_l, mylist)
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