扁平化列表，哪个方法更快？
在平时的编码过程中，经常会碰到嵌套列表扁平化的需求，比如说把列表[[1,2,3],[4,5]] 变成 [1,2,3,4,5]，Python 有很多方法可以实现这一功能，到底哪个方法更快呢？我们今天就来试一试。
第一种方法：建一个空列表，遍历嵌套列表把元素逐一放入并返回：
def flatten1(lst: List[list]) -> list:
flat = []
for l in lst:
for x in l:
flat.append(x)
return flat
第二种方法：使用列表推导式：
def flatten2(lst: List[list]) -> list:
return [x for l in lst for x in l]
第三种方法：使用列表的 extend 方法：
def flatten3(lst: List[list]) -> list:
flat = []
for l in lst:
flat.extend(l)
return flat
第四种方法：使用 + 号：
def flatten4(lst: List[list]) -> list:
flat = []
for l in lst:
flat += l
return flat
第五种方法：使用 itertools.chain：
def flatten5(lst: List[list]) -> list:
return list(itertools.chain.from_iterable(lst))
第六种方法：使用 functools.reduce：
def flatten6(lst: List[list]) -> list:
return functools.reduce(operator.iconcat, lst, [])
你可以先猜一下，然后看看下面的运行结果：
import functools
import itertools
import operator
import random
import time
from typing import List
def flatten1(lst: List[list]) -> list:
flat = []
for l in lst:
for x in l:
flat.append(x)
return flat
def flatten2(lst: List[list]) -> list:
return [x for l in lst for x in l]
def flatten3(lst: List[list]) -> list:
flat = []
for l in lst:
flat.extend(l)
return flat
def flatten4(lst: List[list]) -> list:
flat = []
for l in lst:
flat += l
return flat
def flatten5(lst: List[list]) -> list:
return list(itertools.chain.from_iterable(lst))
def flatten6(lst: List[list]) -> list:
return functools.reduce(operator.iconcat, lst, [])
# +=
def time_f(f):
elapsed = 0.0
n = 100
M = 1000
N = 100
for _ in range(n):
lst = [[random.randint(0,1000000) for j in range(N)] for i in range(M)]
start = time.perf_counter()
f(lst)
elapsed += time.perf_counter() - start
print(f"{f.__name__} cost {elapsed/n * 1000 :.4f} ms")
if __name__ == '__main__':
time_f(flatten1)
time_f(flatten2)
time_f(flatten3)
time_f(flatten4)
time_f(flatten5)
time_f(flatten6)
运行环境：Python 3.8.5，运行结果如下：
结果：前两种方法比较慢，不推荐使用，后面四种方法差别不大，随你挑。
最后的话
编程最重要的就是动手，当你出现选择困难时，不妨写几个简单的函数，跑起来测试一下，你心里就有答案了。
如果非要弄个明白的话，可以看看相关函数或标准库的源代码，不过这可能要花费更多的时间。
如果有收获，请点赞支持，感谢阅读。
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